CN111062622A - 电力市场交易系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种电力市场交易系统，电力市场交易系统的用户注册模块设置有注册接口，通过注册接口接收用户输入的注册信息以实现注册；风险预测模块获取历史交易数据，根据历史交易数据形成风险概率模型，利用风险概率模型为用户设置佣金额度；交易组织模块判断用户的用电量是否大于预设值，若不大于预设值，则采用消息队列的形式响应用户的用电需求，若大于预设值，则根据用户的用电需求推送电力交易信息。本发明能够判断用户交易的风险情况，根据该风险情况对应设置佣金额度，提高了系统交易的可靠性，并根据用户的用电量分别采用消息队列和推荐交易信息的方式进行处理，既能支持海量用户在线交易，又缩短了交易的时限和提高了效率。

Description

电力市场交易系统

技术领域

本发明涉及电网技术领域，尤其涉及一种电力市场交易系统。

背景技术

随着电力体制的改革和创新思路的不断调整，各式各样的电力交易系统应运而生。该电力交易系统在政府有关部门和电力监管搜索机构的指导下，对电力体系进行管理和建设。

但是目前的电力交易系统，对用户需求不能够做到非常的高效响应；并且现有的电力交易系统对业务的制成支撑也越来越困难，如何有效地提升用户需求响应速度、解决系统的大并发访问和海量数据计算问题，并进一步提升系统的可靠性成为本领域技术人亟待解决的技术问题。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明提出一种电力市场交易系统，能够通过风险概率模型判断用户交易的风险情况，根据该风险情况对应设置佣金额度，提高了系统交易的可靠性，并根据用户的用电量分别采用消息队列和推荐交易信息的方式进行处理，既能支持海量用户在线交易，又缩短了交易的时限和提高了效率。

为解决上述问题，本发明采用的一个技术方案为：一种电力市场交易系统，所述电力市场交易系统包括：用户注册模块、交易组织模块以及风险预测模块，所述用户注册模块设置有注册接口，通过所述注册接口接收用户输入的注册信息，根据所述注册信息实现注册；所述风险预测模块获取历史交易数据，根据所述历史交易数据形成风险概率模型，利用所述风险概率模型为所述用户设置佣金额度，所述历史交易数据包括卖家数据和买家数据；所述交易组织模块判断所述用户的用电量是否大于预设值，若不大于预设值，则采用消息队列的形式响应所述用户的用电需求，若大于预设值，则根据所述用户的用电需求推送电力交易信息。

进一步地，所述电力市场交易系统还包括用户评级模块，所述用户评级模块获取所述用户的评级信息，根据所述评级信息对所述用户进行评级。

进一步地，所述电力市场交易系统还包括数据分析模块，所述数据分析模块根据电力交易的历史数据建立供电模型，通过所述供电模型为所述用户提供建议。

进一步地，所述供电模型包括主体对象、连通对象、虚拟对象，所述主体对象包括供电方和需求方，所述连通对象包括电量供应方向及大小，所述主体对象的属性包括主体对象的支付能力，通过对所述主体对象和连通对象的渲染形成所述供电模型。

进一步地，所述电力市场交易系统还包括合同生成模块，所述合同生成模块根据所述用户选择的交易类型和交易内容生成相应合同。

进一步地，所述买家数据包括设备环境、交易数据、银行数据中的一种或多种；所述卖家数据包括商户类型、商户注册时间中的一种或多种。

进一步地，所述设备环境包括操作系统类型，浏览器类型，IP地址，是否是代理IP，时区，软件版本等中的一项或多项；所述交易数据包括卡电量容量、电量电价、地区限定信息、输电配送线路中的一项或多项；所述银行数据包括支付银行代号，账户名，支付账单地址中的一项或多项。

进一步地，所述根据所述历史交易数据形成风险概率模型，利用所述风险概率模型为所述用户设置佣金额度的步骤具体包括：通过决策树算法形成风险概率模型，利用所述风险概率模型计算当前交易的风险概率，将所述风险概率反馈至电商平台服务器以设置对应的佣金额度。

进一步地，所述采用消息队列的形式响应所述用户的用电需求的步骤具体包括：接收所述用电需求，校验所述用户需求的顺序号；若顺序号正确，则按照所述顺序号处理所述用户需求；若顺序号不正确，则获取所述用电需求的对应顺序号，根据所述对应顺序号处理所述用电需求。

进一步地，所述根据所述用户的用电需求推送电力交易信息的步骤具体包括：根据所述用电需求获取电力交易信息，根据所述电力交易信息筛选相应的供电企业，并向所述供电企业推送电力交易信息。

相比现有技术，本发明的有益效果在于：能够通过风险概率模型判断用户交易的风险情况，根据该风险情况对应设置佣金额度，提高了系统交易的可靠性，并根据用户的用电量分别采用消息队列和推荐交易信息的方式进行处理，既能支持海量用户在线交易，又缩短了交易的时限和提高了效率。

附图说明

图1为本发明电力市场交易系统一实施例的结构图；

图2本发明电力市场交易系统一实施例的架构平台；

图3为本发明电力市场交易系统的大并发负载均衡架构一实施例的结构图；

图4为本发明电力市场交易系统连续竞价架构一实施例的结构图；

图5为本发明电力市场交易系统中数据处理一实施例的流程图。

具体实施方式

下面，结合附图以及具体实施方式，对本发明做进一步描述，需要说明的是，在不相冲突的前提下，以下描述的各实施例之间或各技术特征之间可以任意组合形成新的实施例。

请参阅图1-5，其中，图1为本发明电力市场交易系统一实施例的结构图；图2本发明电力市场交易系统一实施例的架构平台；图3为本发明电力市场交易系统的大并发负载均衡架构一实施例的结构图；图4为本发明电力市场交易系统连续竞价架构一实施例的结构图；图5为本发明电力市场交易系统中数据处理一实施例的流程图。结合附图1-5对本发明电力市场交易系统作详细说明。

在本实施例中，电力市场交易系统包括：电力市场交易系统包括：用户注册模块、交易组织模块以及风险预测模块，用户注册模块设置有注册接口，通过注册接口接收用户输入的注册信息，根据注册信息实现注册；风险预测模块获取历史交易数据，根据历史交易数据形成风险概率模型，利用风险概率模型为用户设置佣金额度，历史交易数据包括卖家数据和买家数据；交易组织模块判断用户的用电量是否大于预设值，若不大于预设值，则采用消息队列的形式响应用户的用电需求，若大于预设值，则根据用户的用电需求推送电力交易信息。

在本实施例中，交易系统的架构设计包括基础设施(IaaS层)由云平台提供存储、网络等虚拟化环境支撑，实现资源的弹性收缩，满足系统对计算能力的硬件要求。

平台(PaaS基础组件层)在基础设施上，通过平台服务，统一维护、统一管理，简化业务系统的基础运维服务，提升系统运维效率、质量，这些服务包括数据库软件、分布式缓存、多租户环境、微服务网关等以及相关人工智能组件服务，如机器学习、人脸识别等公共服务。为了保障平台业务系统的通用服务能力，云平台通过部署公共业务服务组件或服务，便于统一能力组件和通用服务。

服务(PaaS业务组件层)统一平台功能主要分为业务应用服务和数据应用服务。业务应用服务采用多中心建设模式，通过10个微服务中心部署相关应用微服务；数据应用服务则是对业务应用服务生产的业务数据，进行多维度分析，构建多主题的多维度数据在此基础上开发数据应用功能，如用户属性服务、客户画像等分析型应用服务，统一为应用层提供功能服务。

在本实施例中，微服务中心包括市场成员中心、交易组织中心、结算中心、系统支持中心、信息服务中心、市场仿真中心、工单中心、信用中心以及合同中心。

应用(SaaS应用层)部分平台的功能通过部署在PaaS环境上，应用层组合相关服务，实现复杂的业务功能。基于服务的功能组装在该层完成，该层主要负责组装用户界面和交互操作，业务操作通过服务实现。

渠道层针对不同的渠道，通过组合各种服务，可快速、高效组合多渠道用户界面，通过服务访问，构建统一操作功能，一致化全网用户服务体验。如微信小程序、app等类型。

在本实施例中，电力市场交易系统的架构还包括DevOps层(Development和Operations的组合词)，该层包括快速开发、可视化运维以及自动化发布三个部分。

在本实施例中，电力市场交易系统的架构还包括安全防护层，该防护层包括数据安全防护、应用安全防护、主机安全防护、云平台安全防护、入侵防御、网络安全以及物理安全等部分。

在本实施例中，电力市场交易系统包括用户评级模块，用户评级模块获取用户的评级信息，根据评级信息对所述用户进行评级以便交易双方参考。

其中，该评级信息可以为管理人员输入的，也可以为系统从其他评级机构获取的，还可以为系统根据用户的历史交易信息生成的。

在本实施例中，电力市场交易系统还包括数据分析模块，数据分析模块根据电力交易的历史数据建立供电模型，通过供电模型为用户提供建议。

供电模型包括主体对象、连通对象、虚拟对象，主体对象包括供电方和需求方，连通对象包括电量供应方向及大小，主体对象的属性包括主体对象的支付能力，通过对主体对象和连通对象的渲染形成供电模型。

在本实施例中，数据分析模块将电网结构化数据和电网非结构化数据集成在供电模型中，通过该供电模型建立电网数据使用模式、定价和消费之间的相关性，并对数以万计的变量之间的相互关系进行分析，通过该使用模式、相关性以及分析结果建立EDP(Electronic Data Process)，公共事业单位从而根据其预测数周或分、秒的用电消耗。大型工业电力用户根据用电消耗优化生产计划化和作业，从而避开用电高峰。

在一个具体的实施例中，数据分析模块用于生成交易地图为用户交易提供指导，数据分析模块获取三维模型的实体集(供电方、需求方)、各实体集的空间特征和属性特征；也即是获取交易双方的原始数据，并根据供电方位置、供电能力、历史供电量、需求方位置、需求电量以及历史需求量构建对应的空间节点的属性特征来对各个供电模型中的数据点进行特征描述；根据语义模型的对象划分方法为将空间单元划分为主体对象、连通对象、虚拟对象三种对象；主体对象即是供电方和需求方，连通对象是电量供应方向及大小，属性为主体对象的支付能力等自身属性。最终得到经过渲染的供电模型，供电模型通过渲染引擎对其内主体对象以及连通对象进行渲染，且渲染引擎为Cesium.js。根据获取到的历史数据不同的数据为用户提供不同的供电建议。

在本实施例中，电力市场交易系统还包括合同生成模块，合同生成模块根据用户选择的交易类型和交易内容生成相应合同，并将交易合同发送给交易双方。

在本实施例中，买家数据包括设备环境、交易数据、银行数据中的一种或多种；卖家数据包括商户类型、商户注册时间中的一种或多种。

其中，设备环境包括操作系统类型，浏览器类型，IP地址，是否是代理IP，时区，软件版本等中的一项或多项；交易数据包括卡电量容量、电量电价、地区限定信息、输电配送线路中的一项或多项；银行数据包括支付银行代号，账户名，支付账单地址中的一项或多项。

在本实施例中，历史交易数据形成风险概率模型，利用风险概率模型为用户设置佣金额度的步骤具体包括：风险预测模块通过决策树算法形成风险概率模型，利用风险概率模型计算当前交易的风险概率，将风险概率反馈至电商平台服务器以设置对应的佣金额度，从而实现对交易风险的管控。

在本实施例中，采用消息队列的形式响应用户的用电需求的步骤具体包括：接收所述用电需求，校验用户需求的顺序号；若顺序号正确，则按照顺序号处理用户需求；若顺序号不正确，则获取用电需求的对应顺序号，根据对应顺序号处理用电需求。

在实施例中，根据用户的用电需求推送电力交易信息的步骤具体包括：根据用电需求获取电力交易信息，根据电力交易信息筛选相应的供电企业，并向供电企业推送电力交易信息。

在本实施中，预设值的大小可根据系统管理者的需求进行设置，在此不做限定。

在本实施例中，为了提高对海量信息的处理能力，电力市场交易系统的交易组织模块采用大并发负载均衡架构，将负载均衡(硬件)分别与静态资源集群、微服务网关集群连接，通过负载均衡将市场主体用户分配给微服务网关集群中微服务网关实现微服务，并利用负载均衡为微服务网关集群调用静态资源集群中的静态资源节点，从而避免网络堵塞。

在一个具体的实施例中，交易组织模块用于给用户提供发布交易，一种是针对于用电量不是很大的企业，当用电企业产生用电需求时，在用户请求到达电力市场交易系统后，第一时间进行定序，以确保用户请求的先后顺序，在连续竞价业务场景下，时间是规则中考虑因素，在实现上要求时钟服务器确保时间处理的一致性。连续竞价业务是以时间紧密相关的交易方式，强调的是在价格优先下，先到先得。针对高并发的情况，采用消息队列进行响应，以确保响应效率。也要求对用户请求必须顺序处理，且不能丢失。内网“交易申报服务”在接收到用户请求后，首先进行顺序号校验，发现非顺序后需要向外网“交易申报服务”请求获取对应顺序的请求。“交易申报服务”作为消息服务的生产者，“校验服务”作为消息服务的消费者。通过“撮合服务”获取Redis(Remote Dictionary Server，远程字典服务)中存储的限额数据、未成家卖方队伍、未成交买方队伍以及行情信息，根据这些信息实现买方与买方的交易。为确保消息的可靠生产和消费，使用RabbitMQ提供的生产者消息确认机制和消费者消息确认机制。其中，供电方与需求方的电力交易也可以放入RabbitMQ队列中，按顺序处理该电力交易，并将电力交易信息放入数据库中以进一步优化系统实现对用户的持久化服务。交易组织模块还可以根据Redis存储的行情信息为用户提供行情服务。

还有一种交易是针对于大用电量企业，其发出需求时，直接将其电力交易信息推送给符合其要求的供电企业。以实现特殊高效服务。在该实施例中，该电力交易信息的推送方式包括多种，例如微信、QQ消息、邮箱以及网页聊天内容的推送。将生成的电力交易信息推送给相应符合要求的企业，以提高交易效率，筛选出不符合条件的企业，仅仅在符合条件的企业中进行筛选，大大提升整个交易的时限和效率。

本实施例的电力市场交易系统适应海量用户参与的交易系统架构与平台开发。设计面向海量用户参与交易的电力市场交易软件系统，能满足以下功能：第一，支持海量用户同时进行在线交易；第二，提供给用户便捷地参与市场交易的途径，支持自动化、智能化的交易方式；第三，适用于多样化交易场景，支持多种交易模式、多元化交易对象。建立程序化、自动化、智能化的交易方式。设计具有高速大容量信息传输能力的通讯网络。开发能够存储海量数据并支持快速读写的数据库技术。设计和谐友好、操作便捷的人机交互界面。对系统完善稳定可靠的安全机制。

有益效果：本发明的电力市场交易系统能够通过风险概率模型判断用户交易的风险情况，根据该风险情况对应设置佣金额度，提高了系统交易的可靠性，并根据用户的用电量分别采用消息队列和推荐交易信息的方式进行处理，既能支持海量用户在线交易，又缩短了交易的时限和提高了效率。

上述实施方式仅为本发明的优选实施方式，不能以此来限定本发明保护的范围，本领域的技术人员在本发明的基础上所做的任何非实质性的变化及替换均属于本发明所要求保护的范围。

Claims (10)

1.一种电力市场交易系统，其特征在于，所述电力市场交易系统包括：用户注册模块、交易组织模块以及风险预测模块，

所述用户注册模块设置有注册接口，通过所述注册接口接收用户输入的注册信息，根据所述注册信息实现注册；

所述风险预测模块获取历史交易数据，根据所述历史交易数据形成风险概率模型，利用所述风险概率模型为所述用户设置佣金额度，所述历史交易数据包括卖家数据和买家数据；

所述交易组织模块判断所述用户的用电量是否大于预设值，若不大于预设值，则采用消息队列的形式响应所述用户的用电需求，若大于预设值，则根据所述用户的用电需求推送电力交易信息。

2.如权利要求1所述的电力市场交易系统，其特征在于，所述电力市场交易系统还包括用户评级模块，所述用户评级模块获取所述用户的评级信息，根据所述评级信息对所述用户进行评级。

3.如权利要求1所述的电力市场交易系统，其特征在于，所述电力市场交易系统还包括数据分析模块，所述数据分析模块根据电力交易的历史数据建立供电模型，通过所述供电模型为所述用户提供建议。

4.如权利要求3所述的电力市场交易系统，其特征在于，所述供电模型包括主体对象、连通对象、虚拟对象，所述主体对象包括供电方和需求方，所述连通对象包括电量供应方向及大小，所述主体对象的属性包括主体对象的支付能力，通过对所述主体对象和连通对象的渲染形成所述供电模型。

5.如权利要求1所述电力市场交易系统，其特征在于，所述电力市场交易系统还包括合同生成模块，所述合同生成模块根据所述用户选择的交易类型和交易内容生成相应合同。

6.如权利要求1所述的电力市场交易系统，其特征在于，

所述买家数据包括设备环境、交易数据、银行数据中的一种或多种；

所述卖家数据包括商户类型、商户注册时间中的一种或多种。

7.如权利要求6所述的电力市场交易系统，其特征在于，

所述设备环境包括操作系统类型，浏览器类型，IP地址，是否是代理IP，时区，软件版本等中的一项或多项；

所述交易数据包括卡电量容量、电量电价、地区限定信息、输电配送线路中的一项或多项；

所述银行数据包括支付银行代号，账户名，支付账单地址中的一项或多项。

8.如权利要求1所述的电力市场交易系统，其特征在于，所述根据所述历史交易数据形成风险概率模型，利用所述风险概率模型为所述用户设置佣金额度的步骤具体包括：

通过决策树算法形成风险概率模型，利用所述风险概率模型计算当前交易的风险概率，将所述风险概率反馈至电商平台服务器以设置对应的佣金额度。

9.如权利要求1所述的电力市场交易系统，其特征在于，所述采用消息队列的形式响应所述用户的用电需求的步骤具体包括：

接收所述用电需求，校验所述用户需求的顺序号；

若顺序号正确，则按照所述顺序号处理所述用户需求；

若顺序号不正确，则获取所述用电需求的对应顺序号，根据所述对应顺序号处理所述用电需求。

10.如权利要求1所述的电力市场交易系统，其特征在于，所述根据所述用户的用电需求推送电力交易信息的步骤具体包括：

根据所述用电需求获取电力交易信息，根据所述电力交易信息筛选相应的供电企业，并向所述供电企业推送电力交易信息。

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