CN111062783B - 一种基于电力数据的市场主体电量互保交易智能推荐系统 - Google Patents

一种基于电力数据的市场主体电量互保交易智能推荐系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于电力数据的市场主体电量互保交易智能推荐系统，包括：电力交易系统数据库。智能推荐模块，与电力交易系统数据库电连接，电力交易系统数据库电连接，通过智能推荐算法把适配度最高的市场主体进行关联，然后将最终结果推送给市场主体，让市场主体找到最合适的市场主体，促进电量互保的达成。以解决现有技术中，进行电力互保的用电用户只能够通过线下电话沟通的方式联系既定的几个熟悉的主体，在双方询问用电情况后才能够考虑是否进行互保操作，供需双方的信息不透明，没有快速有效的传达途径，无法发挥电力互保的实际效果，使得用电主体在调整用电计划和实际用电量方面始终沿用老套、低效的方式的同步的问题。

Description

一种基于电力数据的市场主体电量互保交易智能推荐系统
技术领域
本发明涉及电主体智能推荐技术领域，尤其涉及一种基于电力数据的市场主体电量互保交易智能推荐系统。
背景技术
现有技术中，进行电量互保交易的市场主体只能够通过线下电话沟通等方式联系既定的几个熟悉的同行业的市场主体，在双方询问合同计划电量完成情况后才能够考虑是否进行电量互保操作。供需双方的信息不透明，没有快速有效的传达途径，无法发挥电力互保的实际效果，使得市场主体在调整用电计划和实际用电量方面始终沿用老套、低效的方式。这种缺乏快速高效沟通途径的状况，致使供需双方信息沟通不及时、不全面、不充分，电量互保交易成交率低，无法发挥电量互保交易品种其减小市场主体合同电量偏差的功效。电力用户合同电量偏差考核电费较高。
发明内容
为了解决以上现有技术的缺点和不足之处，本发明的首要目的是提供一种基于电力数据的市场主体电量互保交易智能推荐系统。
本发明的技术方案是：一种基于电力数据的市场主体电量互保交易智能推荐系统，
包括：
电力交易系统数据库，用于存储市场主体的主体类型、互保时段、月度实际用电量、月度交易电量、月度合同计划电量、交易电价、月度合同交易电量、月度交易电费、月度偏差考核电量、月度偏差考核电费、月度超计划电费、月度超计划电量、月度交易电费、信用评价得分、月度有效合同加权平均电价、年累计实际用电量、年累计合同计划电量、年累计交易电量、年累计交易电费、年累计超计划电量、年累计偏差考核电量和年累计偏差考核电费；
智能推荐模块，与电力交易系统数据库电连接，通过智能推荐算法把适配度最高的市场主体进行关联，然后将最终结果推送给市场主体，让市场主体找到最合适的市场主体，促进电量互保的达成。
进一步地，所述智能推荐算法包括以下步骤，
S1、从电力交易系统数据库查询互保时段，判断当前时间是否处于互保时间段，如果当前时间处于互保时间段则执行步骤S2，否则终止；
S2、判断当前市场主体的主体类型，如果主体类型是用电企业则执行步骤S3，如果主体类型是发电企业则执行步骤S8，如果都不是则终止；
S3、计算当前市场主体本月的预测用电偏差D(u)＝本月的月度交易电量/本月截止当前天数*本月天数-本月的月度合同计划电量E(u)；
S4、遍历所有主体类型为用电企业的市场主体，判断所有市场主体的主体属性，如果D(u)>0则当前市场主体的主体属性为超计划主体，如果D(u)<0且(E(u)-|D(u)|)/E(u)>5％则当前市场主体的主体属性为剩余主体，获取所有与当前市场主体u的主体属性不同的待选主体s，计算DD(s)＝||D(u)|-|D(s)||，得到所有DD(s)的最大值DDmax和所有DD(s)的最小值DDmin，如果主体属性既不是超计划主体也不是剩余主体则终止；
S5、从电力交易系统数据库提取所有待选主体s的信用评价得分I(s)和所有待选主体s的本月的月度有效合同加权电价P(s)，并选出本月的月度有效合同加权电价P(s)的最大值Pmax和最小值Pmin；
S6、判断当前市场主体u的用户类型，
如果u的主体属性为超计划主体，计算每个待选主体s的评分
Score(s)＝100*(DDmax-DD(s))/(DDmax-DDmin)*70％+100*(Pmax-P(s))/(Pmax-Pmin)*10％+I(s)*20％,
如果u的用户类型为剩余主体，计算每个待选主体s的评分
Score(s)＝100*(DDmax-DD(s))/(DDmax-DDmin)*80％+I(s)*20％；
S7、对所有待选主体s的评分score(s)进行降序排序，取前10位作为互保推荐主体，不足10位按实际数量推荐；
S8、计算当前市场主体本月的预测发电偏差D(u)＝本月的月度交易电量/本月截止当前天数*本月天数-本月的月度合同计划电量E(u)；
S9、遍历所有主体类型为发电企业的市场主体，判断所有市场主体的主体属性，如果D(u)>0则当前市场主体的主体属性为超计划主体，如果D(u)<0且(E(u)-|D(u)|)/E(u)>5％则当前市场主体的主体属性为剩余主体，获取所有与当前市场主体u的主体属性不同的待选主体s，计算DD(s)＝||D(u)|-|D(s)||，得到所有DD(s)的最大值DDmax和所有DD(s)的最小值DDmin，如果主体属性既不是超计划主体也不是剩余主体则终止；
S10、从电力交易系统数据库提取所有待选主体s的信用评价得分I(s)和所有s的本月的月度有效合同加权电价P(s)，并选出本月的月度有效合同加权电价P(s)的最大值Pmax和最小值Pmin；
S11、判断市场主体u的用户类型，
如果u的主体属性为超计划主体，计算每个待选主体s的评分
Score(s)＝100*(DDmax-DD(s))/(DDmax-DDmin)*70％+100*(Pmax-P(s))/(Pmax-Pmin)*10％+I(s)*20％,
如果u的主体属性为剩余主体，计算每个待选主体s的评分
Score(s)＝100*(DDmax-DD(s))/(DDmax-DDmin)*80％+I(s)*20％；
S12、对所有待选主体s的评分score(s)进行降序排序，取前10位作为互保推荐主体，不足10位按实际数量推荐。
进一步地，
还包括：
智能提醒模块，与电力交易系统数据库电连接，基于市场主体本月的月度交易电量和本月的月度合同计划电量相比，通过智能提醒算法给市场主体推送用电指导。
进一步地，所述智能提醒算法包括以下步骤，
P1、从电力交易系统数据库中查询当前市场主体的本月的月度交易电量和本月的月度合同计划电量；
P2、计算报警阈值H(u)＝本月的月度交易电量/本月的月度合同计划电量进行；
P3、每月10日，如果H(u)<20％，发出预警提醒，提醒进行电量互保交易；
P4、每月10日，如果H(u)≥45％，发出预警提醒，提醒进行电量互保交易；
P5、每月20日，如果H(u)<50％，发出预警提醒，提醒进行电量转让交易；
P6、每月20日，如果H(u)>85％，发出预警提醒，提醒参加新的交易或者进行电量互保交易。
进一步地，还包括：
月度电量交易跟踪模块，与电力交易系统数据库电连接，从电力交易系统数据库中每天定时查询当前市场主体的本月的月度合同计划电量和本月的月度交易电量，然后将本月的月度交易电量除以本月的月度合同计划电量的结果通过图表的形式展现给用户。
进一步地，还包括：
年度电量交易统计模块，与电力交易系统数据库电连接，通过年度数据分析算法显示用户年度电量交易数据。
进一步地，所述年度数据分析算法包括以下步骤：
Q1、从电力交易系统数据库中查询当前市场主体的月度交易电量、月度合同计划电量、交易电价、月度交易电费、年累计偏差考核电量和年累计偏差考核电费，
年累计实际交易电量＝本年度内所有月度交易电量之和，
年累计合同计划交易电量＝本年度内所有月度合同计划电量之和，
年累计交易电费＝本年度内所有月度交易电费之和＝∑(月度合同交易电量×合同交易电价)，
年累计超计划电费＝∑(月度合同超计划电量×月度超计划用电价格)；
Q2、显示市场主体本年内年累计合同计划交易电量、年累计交易电量、年累计交易电费、年累计实际交易电量、年累计交易电费、年累计超计划电费、年累计偏差考核电量和年累计偏差考核电费。
进一步地，还包括：
交易电量趋势分析模块，与电力交易系统数据库电连接，从电力交易系统数据库中提取市场主体的主体类型、近两年的月度交易电量，通过实际交易电量趋势判断算法进行交易电量趋势判断。
进一步地，所述交易电量趋势判断算法包括以下步骤：
R1、从电力交易系统数据库中提取当前市场主体的今年所有的月度交易电量A；
R2、从电力交易系统数据库中提取用户去年的所有的月度交易电量B；
R3、绘制折线图，横坐标是1月份到12月份，纵坐标是交易电量；
R4、将今年的月度交易电量A和去年的月度交易电量B作为折线图的数据源，得到今年和去年的交易电量折线图。
本发明的有益效果是：
与现有技术相比，本发明通过智能推荐模块使得互保双方市场主体的供求信息透明共享，同时还保证了市场主体的信息不被泄露，通过将适配度最高的市场主体进行关联，在多样化的用电数据中抽取具有代表性的数据项作为推荐的关键要素，通过智能推荐算法将符合要求并且交易价格最低的交易对象推荐给需求方，自动的和直观的将促进互保交易的达成，让市场主体快速找到合适的电量互保对象，科学、自动和高效的促进成电量互保交易签约，有效提升了电量互保交易的成交量切实减少了市场主体双方合同偏差考核电费，有效降低电力用户用电成本，实现互保共赢。
附图说明
图1为本发明实施实例的示意图；
图2为本发明实施实例的智能推荐算法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图及具体的实施例对发明进行进一步介绍：
参考图1至图2，一种基于电力数据的市场主体电量互保交易智能推荐系统，包括：电力交易系统数据库，用于存储市场主体的主体类型、互保时段、月度实际用电量、月度交易电量、月度合同计划电量、交易电价、月度合同交易电量、月度交易电费、月度偏差考核电量、月度偏差考核电费、月度超计划电费、月度超计划电量、月度交易电费、信用评价得分、月度有效合同加权平均电价、年累计实际用电量、年累计合同计划电量、年累计交易电量、年累计交易电费、年累计超计划电量、年累计偏差考核电量和年累计偏差考核电费；智能推荐模块，与电力交易系统数据库电连接，通过智能推荐算法把适配度最高的市场主体进行关联，然后将最终结果推送给市场主体，让市场主体找到最合适的市场主体，促进电量互保的达成。
本发明通过智能推荐模块使得互保双方市场主体的供求信息透明共享，同时还保证了市场主体的信息不被泄露，通过将适配度最高的市场主体进行关联，在多样化的用电数据中抽取具有代表性的数据项作为推荐的关键要素，通过智能推荐算法将符合要求并且交易价格最低的交易对象推荐给需求方，自动的和直观的将促进互保交易的达成，让市场主体快速找到合适的电量互保对象，科学、自动和高效的促进成电量互保交易签约，有效提升了电量互保交易的成交量切实减少了市场主体双方合同偏差考核电费，有效降低电力用户用电成本，实现互保共赢。
进一步地，所述智能推荐算法包括以下步骤，
S1、从电力交易系统数据库查询互保时段，判断当前时间是否处于互保时间段，如果当前时间处于互保时间段则执行步骤S2，否则终止；
S2、判断当前市场主体的主体类型，如果主体类型是用电企业则执行步骤S3，如果主体类型是发电企业则执行步骤S8，如果都不是则终止；
S3、计算当前市场主体本月的预测用电偏差D(u)＝本月的月度交易电量/本月截止当前天数*本月天数-本月的月度合同计划电量E(u)；
S4、遍历所有主体类型为用电企业的市场主体，判断所有市场主体的主体属性，如果D(u)>0则当前市场主体的主体属性为超计划主体，如果D(u)<0且(E(u)-|D(u)|)/E(u)>5％则当前市场主体的主体属性为剩余主体，获取所有与当前市场主体u的主体属性不同的待选主体s，计算DD(s)＝||D(u)|-|D(s)||，得到所有DD(s)的最大值DDmax和所有DD(s)的最小值DDmin，如果主体属性既不是超计划主体也不是剩余主体则终止；
S5、从电力交易系统数据库提取所有待选主体s的信用评价得分I(s)和所有待选主体s的本月的月度有效合同加权电价P(s)，并选出本月的月度有效合同加权电价P(s)的最大值Pmax和最小值Pmin；
S6、判断当前市场主体u的用户类型，
如果u的主体属性为超计划主体，计算每个待选主体s的评分
Score(s)＝100*(DDmax-DD(s))/(DDmax-DDmin)*70％+100*(Pmax-P(s))/(Pmax-Pmin)*10％+I(s)*20％,
如果u的用户类型为剩余主体，计算每个待选主体s的评分
Score(s)＝100*(DDmax-DD(s))/(DDmax-DDmin)*80％+I(s)*20％；
S7、对所有待选主体s的评分score(s)进行降序排序，取前10位作为互保推荐主体，不足10位按实际数量推荐；
S8、计算当前市场主体本月的预测发电偏差D(u)＝本月的月度交易电量/本月截止当前天数*本月天数-本月的月度合同计划电量E(u)；
S9、遍历所有主体类型为发电企业的市场主体，判断所有市场主体的主体属性，如果D(u)>0则当前市场主体的主体属性为超计划主体，如果D(u)<0且(E(u)-|D(u)|)/E(u)>5％则当前市场主体的主体属性为剩余主体，获取所有与当前市场主体u的主体属性不同的待选主体s，计算DD(s)＝||D(u)|-|D(s)||，得到所有DD(s)的最大值DDmax和所有DD(s)的最小值DDmin，如果主体属性既不是超计划主体也不是剩余主体则终止；
S10、从电力交易系统数据库提取所有待选主体s的信用评价得分I(s)和所有待选主体s的本月的月度有效合同加权电价P(s)，并选出本月的月度有效合同加权电价P(s)的最大值Pmax和最小值Pmin；
S11、判断市场主体u的用户类型，
如果u的主体属性为超计划主体，计算每个待选主体s的评分
Score(s)＝100*(DDmax-DD(s))/(DDmax-DDmin)*70％+100*(Pmax-P(s))/(Pmax-Pmin)*10％+I(s)*20％,
如果u的主体属性为剩余主体，计算每个待选主体s的评分
Score(s)＝100*(DDmax-DD(s))/(DDmax-DDmin)*80％+I(s)*20％；
S12、对所有待选主体s的评分score(s)进行降序排序，取前10位作为互保推荐主体，不足10位按实际数量推荐。
通过智能推荐算法，综合考察用电偏差、月度有效合同加权电价和信用评价得分，从而将计算得到的剩余主体(用电企业)推送给超计划主体(用电企业)，用电偏差越接近越好，月度有效合同加权电价越低越好，信用评价得分高越高越好，使得超计划主体(用电企业)能够低价从信用高并且用电偏差接近的剩余主体(用电企业)那里买到低价的电；综合考察用电偏差、月度有效合同加权电价和信用评价得分，从而将计算得到的剩余主体(发电企业)推送给超计划主体(发电企业)，发电偏差越接近越好，月度有效合同加权电价越低越好，信用评价得分高越高越好，使得超计划主体(发电企业)能够低价从信用高并且发电偏差接近的剩余主体(发电企业)那里买到低价的电。
进一步地，还包括：智能提醒模块，与电力交易系统数据库电连接，基于市场主体本月的月度交易电量和本月的月度合同计划电量相比，通过智能提醒算法给市场主体推送用电指导。
通过智能提醒模块市场主体可直观的了解到每天的合同计划电量完成情况，并能第一时间获得参加交易方式的推荐信息，切实为市场主体提供了参加电力市场化交易的优选方式，打破了孤立数据之间的隔阂，基于数据给用户推送具有建议性的用电指导，使得用户更加方便直观的得到用电指导，避免用户陷入繁琐的数据中不知道该这么做，并且用电指导提醒更加精确，避免用户收到错误的提醒信息。
进一步地，所述智能提醒算法包括以下步骤，
P1、从电力交易系统数据库中查询当前市场主体的本月的月度交易电量和本月的月度合同计划电量；
P2、计算报警阈值H(u)＝本月的月度交易电量/本月的月度合同计划电量进行；
P3、每月10日，如果H(u)<20％，发出预警提醒，提醒进行电量互保交易；
P4、每月10日，如果H(u)≥45％，发出预警提醒，提醒进行电量互保交易；
P5、每月20日，如果H(u)<50％，发出预警提醒，提醒进行电量转让交易；
P6、每月20日，如果H(u)>85％，发出预警提醒，提醒参加新的交易或者进行电量互保交易。
市场主体电量计划执行情况的提示将通过程序提取生产库中主体类型、合同计划电量、实际用电量、互保时间段等进行计算。在每月10日、每月互保开始时间时按照预设的阈值进行判断，当达到阈值时给市场主体提出电量交易指导。帮助市场主体清晰的了解自己的电量交易情况，并在结算期前客观的对自己的电量交易考核结果进行预判。
进一步地，还包括：月度电量交易跟踪模块，与电力交易系统数据库电连接，从电力交易系统数据库中每天定时查询当前市场主体的本月的月度合同计划电量和本月的月度交易电量，然后将本月的月度交易电量除以本月的月度合同计划电量的结果通过图表的形式展现给用户。
使得市场主体的月度交易电量和月度合同计划电量可视化，使市场主体能够清晰明了的看到当前月度电量交易情况，帮助市场主体用户提前准备调整合同计划、进行合同转让、参加电量互保交易、购电、调整计划等，有效提升市场主体合同履约率，尽可能减少让用户完成定期的合同电量偏差考核
进一步地，还包括：年度电量交易统计模块，与电力交易系统数据库电连接，通过年度数据分析算法显示用户年度电量交易数据。
使年度电量交易数据可视化，使市场主体能够清晰明了的看到当前年度电量交易情况，通过年累计合同计划电量、年累计交易电量、年累计交易电费、年累计超计划电量、年累计超计划电费、年累计偏差考核电量和年累计偏差考核电费等年度数据分析算法计算显示市场主体年度市场化交易数据。有效解决市场主体对年度市场化交易总体情况的全面掌握，为下一周期合同签订提供决策依据。
进一步地，所述年度数据分析算法包括以下步骤：
Q1、从电力交易系统数据库中查询当前市场主体的月度交易电量、月度合同计划电量、交易电价、月度交易电费、年累计偏差考核电量和年累计偏差考核电费，
年累计实际交易电量＝本年度内所有月度交易电量之和，
年累计合同计划交易电量＝本年度内所有月度合同计划电量之和，
年累计交易电费＝本年度内所有月度交易电费之和＝∑(月度合同交易电量×合同交易电价)，
年累计超计划电费＝∑(月度合同超计划电量×月度超计划用电价格)；
Q2、显示年累计合同计划交易电量、年累计交易电量、年累计交易电费、年累计实际交易电量、年累计交易电费、年累计超计划电费、年累计偏差考核电量和年累计偏差考核电费。
使得使年度用电数据可视化，使市场主体能够清晰明了的看到当前年度电量交易情况。
进一步地，还包括：交易电量趋势分析模块，与电力交易系统数据库电连接，从电力交易系统数据库中提取市场主体的主体类型、近两年的月度交易电量，通过实际交易电量趋势判断算法进行交易电量趋势判断。
交易电量趋势分析模块，将从电力交易系统数据库中提取用户类型、近两年的月度实际交易完成电量，通过交易电量趋势判断算法进行对比分析。使市场主体准确把握自身用电曲线，为下一周期合同月度电量提供分解依据。
进一步地，所述交易电量趋势判断算法包括以下步骤：
R1、从电力交易系统数据库中提取当前市场主体的今年所有的月度交易电量A；
R2、从电力交易系统数据库中提取用户去年的所有的月度交易电量B；
R3、绘制折线图，横坐标是1月份到12月份，纵坐标是交易电量；
R4、将今年的月度交易电量A和去年的月度交易电量B作为折线图的数据源，得到今年和去年的用电或发电折线图。
通过交易电量趋势判断算法进行对比分析近两年的月度实际交易完成电量，使市场主体准确把握当前自身用电曲线，为下一周期合同月度电量提供分解依据。
以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。

Claims (8)

1.一种基于电力数据的市场主体电量互保交易智能推荐系统，包括：
电力交易系统数据库，用于存储市场主体的主体类型、互保时段、月度实际用电量、月度交易电量、月度合同计划电量、交易电价、月度合同交易电量、月度交易电费、月度偏差考核电量、月度偏差考核电费、月度超计划电费、月度超计划电量、信用评价得分、月度有效合同加权平均电价、年累计实际用电量、年累计合同计划电量、年累计交易电量、年累计交易电费、年累计超计划电量、年累计偏差考核电量和年累计偏差考核电费；
智能推荐模块，与电力交易系统数据库电连接，通过智能推荐算法把适配度最高的市场主体进行关联，然后将最终结果推送给市场主体，让市场主体找到最合适的市场主体，促进电量互保的达成；
所述智能推荐算法包括以下步骤，
S1、从电力交易系统数据库查询互保时段，判断当前时间是否处于互保时间段，如果当前时间处于互保时间段则执行步骤S2，否则终止；
S2、判断当前市场主体的主体类型，如果主体类型是用电企业则执行步骤
S3，如果主体类型是发电企业则执行步骤S8，如果都不是则终止；
S3、计算当前市场主体本月的预测用电偏差D(u)＝本月的月度交易电量/本月截止当前天数*本月天数-本月的月度合同计划电量E(u)；
S4、遍历所有主体类型为用电企业的市场主体，判断所有市场主体的主体属性，如果D(u)>0则当前市场主体的主体属性为超计划主体，如果D(u)<0且(E(u)-|D(u)|)/E(u)>5％则当前市场主体的主体属性为剩余主体，获取所有与当前市场主体u的主体属性不同的待选主体s，计算DD(s)＝||D(u)|-|D(s)||，得到所有DD(s)的最大值DDmax和所有DD(s)的最小值DDmin，如果主体属性既不是超计划主体也不是剩余主体则终止；
S5、从电力交易系统数据库提取所有待选主体s的信用评价得分I(s)和所有待选主体s的本月的月度有效合同加权电价P(s)，并选出本月的月度有效合同加权电价P(s)的最大值Pmax和最小值Pmin；
S6、判断当前市场主体u的用户类型，
如果u的主体属性为超计划主体，计算每个待选主体s的评分
Score(s)＝100*(DDmax-DD(s))/(DDmax-DDmin)*70％+100*(Pmax-P(s))/(Pmax-Pmin)*10％+I(s)*20％,
如果u的用户类型为剩余主体，计算每个待选主体s的评分
Score(s)＝100*(DDmax-DD(s))/(DDmax-DDmin)*80％+I(s)*20％；
S7、对所有待选主体s的评分score(s)进行降序排序，取前10位作为互保推荐主体，不足10位按实际数量推荐；
S8、计算当前市场主体本月的预测发电偏差D(u)＝本月的月度交易电量/本月截止当前天数*本月天数-本月的月度合同计划电量E(u)；
S9、遍历所有主体类型为发电企业的市场主体，判断所有市场主体的主体属性，如果D(u)>0则当前市场主体的主体属性为超计划主体，如果D(u)<0且(E(u)-|D(u)|)/E(u)>5％则当前市场主体的主体属性为剩余主体，获取所有与当前市场主体u的主体属性不同的待选主体s，计算DD(s)＝||D(u)|-|D(s)||，得到所有DD(s)的最大值DDmax和所有DD(s)的最小值DDmin，如果主体属性既不是超计划主体也不是剩余主体则终止；
S10、从电力交易系统数据库提取所有待选主体s的信用评价得分I(s)和所有待选主体s的本月的月度有效合同加权电价P(s)，并选出本月的月度有效合同加权电价P(s)的最大值Pmax和最小值Pmin；
S11、判断市场主体u的用户类型，
如果u的主体属性为超计划主体，计算每个待选主体s的评分
Score(s)＝100*(DDmax-DD(s))/(DDmax-DDmin)*70％+100*(Pmax-P(s))/(Pmax-Pmin)*10％+I(s)*20％,
如果u的主体属性为剩余主体，计算每个待选主体s的评分
Score(s)＝100*(DDmax-DD(s))/(DDmax-DDmin)*80％+I(s)*20％；
S12、对所有待选主体s的评分score(s)进行降序排序，取前10位作为互保推荐主体，不足10位按实际数量推荐。
2.根据权利要求1所述的基于电力数据的市场主体电量互保交易智能推荐系统，其特征在于，还包括：
智能提醒模块，与电力交易系统数据库电连接，基于市场主体本月的月度交易电量和本月的月度合同计划电量相比，通过智能提醒算法给市场主体推送用电指导。
3.根据权利要求2所述的基于电力数据的市场主体电量互保交易智能推荐系统，其特征在于，
所述智能提醒算法包括以下步骤，
P1、从电力交易系统数据库中查询当前市场主体的本月的月度交易电量和本月的月度合同计划电量；
P2、计算报警阈值H(u)＝本月的月度交易电量/本月的月度合同计划电量进行；
P3、每月10日，如果H(u)<20％，发出预警提醒，提醒进行电量互保交易；
P4、每月10日，如果H(u)≥45％，发出预警提醒，提醒进行电量互保交易；
P5、每月20日，如果H(u)<50％，发出预警提醒，提醒进行电量转让交易；
P6、每月20日，如果H(u)>85％，发出预警提醒，提醒参加新的交易或者进行电量互保交易。
4.根据权利要求1所述的基于电力数据的市场主体电量互保交易智能推荐系统，其特征在于，还包括：
月度电量交易跟踪模块，与电力交易系统数据库电连接，从电力交易系统数据库中按日查询当前市场主体的本月的月度合同计划电量和本月的月度交易电量，然后将本月的月度交易电量除以本月的月度合同计划电量的结果通过图表的形式展现给用户。
5.根据权利要求1所述的基于电力数据的市场主体电量互保交易智能推荐系统，其特征在于，还包括：
年度电量交易统计模块，与电力交易系统数据库电连接，通过年度数据分析算法显示用户年度电量交易数据。
6.根据权利要求5所述的基于电力数据的市场主体电量互保交易智能推荐系统，其特征在于，
所述年度数据分析算法包括以下步骤：
Q1、从电力交易系统数据库中查询当前市场主体的月度交易电量、月度合同计划电量、交易电价、月度交易电费、年累计偏差考核电量和年累计偏差考核电费，
年累计实际交易电量＝本年度内所有月度交易电量之和，
年累计合同计划交易电量＝本年度内所有月度合同计划电量之和，
年累计交易电费＝本年度内所有月度交易电费之和＝∑(月度合同交易电量×合同交易电价)，
年累计超计划电费＝∑(月度合同超计划电电量×月度超计划用电价格)；
Q2、显示市场主体本年内的年累计合同计划交易电量、年累计交易电量、年累计交易电费、年累计实际交易电量、年累计超计划电费、年累计偏差考核电量和年累计偏差考核电费。
7.根据权利要求1所述的基于电力数据的市场主体电量互保交易智能推荐系统，其特征在于，还包括：
交易电量趋势分析模块，与电力交易系统数据库电连接，从电力交易系统数据库中提取市场主体的主体类型、近两年的月度交易电量，通过实际交易电量趋势判断算法进行交易电量趋势判断。
8.根据权利要求7所述的基于电力数据的市场主体电量互保交易智能推荐系统，其特征在于，
所述交易电量趋势判断算法包括以下步骤：
R1、从电力交易系统数据库中提取当前市场主体的今年所有的月度交易电量A；
R2、从电力交易系统数据库中提取用户去年的所有的月度交易电量B；
R3、绘制折线图，横坐标是1月份到12月份，纵坐标是交易电量；
R4、将今年的月度交易电量A和去年的月度交易电量B作为折线图的数据源，得到今年和去年的交易电量折线图。
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Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TWI560638B (en) * 2015-11-11 2016-12-01 Inst Information Industry Method for matching multi-electricity customers to the transaction of demand and supply, and transaction management system using the same
CN105447775A (zh) * 2016-01-11 2016-03-30 广东电网有限责任公司 内嵌电网安全约束的电力日前市场撮合交易方法
CN107705168A (zh) * 2017-03-27 2018-02-16 广州电力交易中心有限责任公司 一种跨省区发电合同转让集中撮合交易出清方法
CN109472654A (zh) * 2017-09-07 2019-03-15 上海摩亭网络科技有限公司 信息发送方法、装置以及电子设备
CN108446980A (zh) * 2018-03-16 2018-08-24 昆明电力交易中心有限责任公司 一种年度电力双边合同互保系统及方法
CN109345339B (zh) * 2018-09-17 2021-08-13 贺绍鹏 电力行业垂直产业链一体化交易服务系统

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