摘要
本发明公开了一种电力现货日前市场辅助报价方法,涉及电力系统自动化技术领域,本方法通过多源数据融合预处理,采集电网运行、气象、市场及碳市场数据,经时空生成对抗网络和自然语言处理模型处理,形成多维数据集;利用图神经网络嵌入电网功率平衡约束进行拓扑建模,结合时序神经网络与注意力机制提取时空特征;构建双层优化模型实现期货与现货市场协同决策,同步融入碳‑电联合优化及动态仓位调整机制。本发明解决了传统报价方法数据孤立、预测不准、风险控制不足等问题,提升了报价精准度与市场竞争力,为发电企业提供了兼顾收益与风险的辅助报价方案,适用于电力现货日前市场的报价策略优化。
技术关键词
报价方法
时序神经网络
双层优化模型
电网运行数据
生成对抗网络
注意力机制
电网拓扑约束
电力
自然语言
混合整数规划
机组运行状态
BERT模型
数据缺失值
深度强化学习
拓扑图
延迟效应
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