摘要
本发明公开了基于联合机器学习的电力市场主体风险动态量化评估方法,属于电力市场主体风险动态评估技术领域,本发明采用半监督支持向量机‑序关系‑熵权SSVM‑OR‑EW联合机器学习算法量化市场个体综合风险,引用DFMEA风险管理理论中的SOD风险系数法评估市场主体动态最优风险系数,对市场风险进行动态灵活的量化。通过市场风险量化,能够提高风险管理能力,增强决策支持,优化资本配置,并建立有效的预警机制,从而降低潜在损失。同时,还能促进市场透明度,优化投资组合,提高投资者信心,确保合规性和审计要求的满足,最终实现更高效的资源配置和更稳健的运营。
技术关键词
电力市场主体
量化评估方法
半监督支持向量机
机组
风险
指标库
曲线
数据处理模块
参数
动态评估技术
量化评估系统
数据采集模块
发电机
序列
机器学习算法
预警机制
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