(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111528953.1 (22)申请日 2021.12.14 (71)申请人 中国华能集团清洁能源技 术研究院 有限公司 地址 102209 北京市昌平区北七家镇未来 科技城南区华能人才创新创业基地实 验楼A楼 申请人 华能集团技 术创新中心有限公司 (72)发明人 安娜　王鸿策　钟明　郭小江　 申旭辉　石冠海　孙财新　李力　 潘霄峰　张龙　孙栩　杨宁　 付明志　杨伯亨　李铮　吴凡　 奚嘉雯　王春森　巴蕾　 (74)专利代理 机构 北京清亦华知识产权代理事 务所(普通 合伙) 11201 代理人 黄垚琳(51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01) G06Q 50/06(2012.01) G06F 119/02(2020.01) (54)发明名称 监测电力现货市场中持留行为的方法、 装置 及电子设备 (57)摘要 本申请提出一种监测电力现货市场中持留 行为的方法、 装置及电子设备， 其中， 方法包括： 获取目标 发电商的监测数据； 监测数据包括监测 时间和与监测时间对应的报价数据； 将监测数据 分别输入至预设的第一指数预测模 型、 第二指数 预测模型和第三指数预测模型， 获得第一指数预 测模型输 出的勒纳指数预测值、 第二指数预测模 型输出的剩余供应率指数预测值和第三指数预 测模型输 出的行为影响测试预测值； 将勒纳指数 预测值、 剩余供应率指数预测值和行为影响测试 预测值输入至投票融合模型进行 投票融合， 以监 测目标发电商在监测时间下是否存在持留行为。 本方案可以准确地识别到目标发电商的持留行 为， 以避免由于发电商的持留行为对市场造成危 害。 权利要求书2页 说明书14页 附图5页 CN 114386315 A 2022.04.22 CN 114386315 A 1.一种监测电力现货市场中持留行为的方法， 其特 征在于， 包括： 获取目标发电商的监测数据； 所述监测数据包括监测时间和与 所述监测时间对应的报 价数据； 将所述监测数据分别 输入至预设的第 一指数预测模型、 第 二指数预测模型和第 三指数 预测模型， 获得所述第一指数预测模型输出 的勒纳指数预测值、 所述第二指数预测模型输 出的剩余供应率指数 预测值和所述第三指数 预测模型输出的行为影响测试 预测值； 将所述勒纳指数预测值、 所述剩余供应率指数预测值和所述行为影响测试预测值输入 至投票融合模型进行 投票融合， 以监测所述目标发电商在所述监测时间下是否存在持留行 为。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述将所述勒纳指数预测值、 所述剩余供 应率指数预测值和所述行为影响测试预测值输入至投票融合模型进行投票融合， 以监测所 述目标发电商在所述 监测时间下 是否存在持留行为， 包括： 通过所述投票融合模型， 将所述勒纳指数预测值、 所述剩余供应率指数预测值和所述 行为影响测试 预测值进行 连接处理； 通过所述投票融合模型， 基于所述连接处理后的数据进行投票分类， 以监测所述目标 发电商在所述 监测时间下 是否存在持留行为。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述将所述待检测数据分别输入至预设的 第一指数预测模型、 第二指数预测模型和第三指数预测模型， 获得所述第一指数预测模型 输出的勒纳指数预测值、 所述第二指数预测模型输出的剩余供应率指数预测值和所述第三 指数预测模型输出的行为影响测试 预测值， 包括： 根据所述报价数据， 获取与所述监测时间对应的市场出清价格、 市场总负荷需求和所 述目标发电商在所述 监测时间对应的时间范围内的实际报价； 将所述监测时间和/或所述市场出清价格输入至所述第一指数预测模型， 获得所述目 标发电商的勒纳指数 预测值； 将所述监测时间和/或所述市场总负荷需求输入至所述第二指数预测模型， 获得所述 目标发电商的剩余供应率指数 预测值； 将所述监测时间和/或所述目标发电商的实 际报价输入至所述第三指数预测模型， 获 得所述目标发电商的行为影响测试 预测值。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述第一指数预测模型、 所述第二指数预 测模型和所述第三指数预测模型均包括输入层、 卷积神经网络CNN层、 长 短期记忆人工神经 网络LSTM层、 注意力层和输出层。 5.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述将所述监测时间和/或所述市场出清 价格输入至所述第一指数 预测模型， 获得 所述目标发电商的勒纳指数 预测值， 包括： 将所述监测时间和/或所述市场出清价格输入至所述第一指数预测模型的输入层， 获 得对应的输入向量； 将所述输入向量输入至所述第一指数预测模型的CNN层， 并通过所述第一指数预测模 型的CNN层对所述输入向量进行 特征提取， 获得目标 特征向量； 将所述目标特征向量输入至所述第一指数预测模型的LSTM层， 获得所述目标特征向量 对应的输出向量；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114386315 A 2将所述输出向量输入至所述第 一指数预测模型的注意力层， 获得所述输出向量对应的 注意力权 重； 将所述输出向量以及对应的注意力 权重输入至所述第 一指数预测模型的输出层， 获得 所述目标发电商的勒纳指数 预测值。 6.一种电力现货市场中持留行为的监测装置， 其特 征在于， 包括： 第一获取模块， 用于获取目标发电商的监测数据； 所述监测数据包括监测时间和与所 述监测时间对应的报价数据； 第二获取模块， 用于将所述监测数据分别输入至预设的第一指数预测模型、 第二指数 预测模型和第三指数预测模型， 获得所述第一指数预测模型输出 的勒纳指数预测值、 所述 第二指数预测模型输出的剩余供应率指数预测 值和所述第三指数预测模型输出的行为影 响测试预测值； 监测模块， 用于将所述勒纳指数预测值、 所述剩余供应率指数预测值和所述行为影响 测试预测值输入至投票融合模型进行投票融合， 以监测所述目标发电商在所述监测时间下 是否存在持留行为。 7.根据权利要求6所述的装置， 其特 征在于， 所述 监测模块具体用于： 通过所述投票融合模型， 将所述勒纳指数预测值、 所述剩余供应率指数预测值和所述 行为影响测试 预测值进行 连接处理； 通过所述投票融合模型， 基于所述连接处理后的数据进行投票分类， 以监测所述目标 发电商在所述 监测时间下 是否存在持留行为。 8.根据权利要求6所述的装置， 其特 征在于， 所述第二获取模块包括： 第一获取单元， 用于根据 所述报价数据， 获取与所述监测时间对应的市场出清价格、 市 场总负荷需求和所述目标发电商在所述 监测时间对应的时间范围内的实际报价； 第二获取模块， 用于将所述监测时间和/或所述市场出清价格输入至所述第一指数预 测模型， 获得 所述目标发电商的勒纳指数 预测值； 第三获取单元， 用于将所述监测时间和/或所述市场总负荷需求输入至所述第二指数 预测模型， 获得 所述目标发电商的剩余供应率指数 预测值； 第四获取单元， 用于将所述监测时间和/或所述目标发电商的实 际报价输入至所述第 三指数预测模型， 获得 所述目标发电商的行为影响测试 预测值。 9.一种电子设备， 其特征在于， 包括存储器、 处理器及存储在所述存储器上并可在所述 处理器上运行的计算机程序， 所述处理器执行所述计算机程序时， 实现如权利要求1至5中 任一项所述的方法。 10.一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 所述计算机程序 被处理器执行时实现如权利要求1至 5中任一项所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114386315 A 3