一种用于电力交易的市场运营仿真交易系统的制作方法

本发明属于电力交易的，尤其涉及一种用于电力交易的市场运营仿真交易系统。

背景技术：

1、在现代电力市场中，随着能源结构的多样化和电力交易机制的日益复杂，市场主体(如发电公司、零售商和消费者)之间的交易行为变得越来越难以预测。传统电力市场运营仿真系统主要依赖于基于规则的模型和静态数据，这些系统虽然能够模拟一定范围内的市场行为，但在面对复杂的市场环境和多变的市场条件时，往往难以提供准确的预测和优化建议。这种基于规则的模型通常假设市场主体的行为是静态的、线性的，且不考虑参与者之间的动态交互和策略变化。然而，实际电力市场中，各主体之间存在复杂的博弈关系，决策行为受到多种因素的影响(如价格波动、供需变化、政策变化等)，这些因素使得市场行为呈现出高度的动态性和非线性特征。此外，市场上时常发生的异常事件(如价格操纵、突发的供需失衡、设备故障等)也难以被传统的静态仿真系统快速、准确地检测和应对。

2、现有技术在应对市场行为复杂性和异常检测方面存在显著的不足。一方面，传统电力市场仿真系统的预测精度有限，难以动态地适应市场的变化，无法实时更新市场主体的策略和偏好，从而导致市场预测结果的误差较大，缺乏对未来市场演变趋势的准确洞察力。另一方面，现有异常检测方法主要基于规则或简单的统计模型，往往只能检测到表面上的异常现象，而不能识别这些异常背后的深层原因，导致应急响应措施的针对性和有效性不强。这些技术缺陷不仅影响了电力市场的稳定性和效率，还增加了市场参与者的风险和不确定性。随着人工智能技术的快速发展，特别是强化学习和因果推断等先进算法的应用，有可能从根本上克服这些现有技术的缺点，提升电力市场仿真系统的智能化水平。

技术实现思路

1、本发明的目的设计一种用于电力交易的市场运营仿真交易系统提供了一种全新的电力市场仿真系统，能够显著提升市场行为预测的准确性和对异常事件的应对能力。这不仅有助于优化市场运作，降低风险，还能提高市场参与者的信心和整体市场的稳定性。

2、为了达到上述目的，在本发明提供了一种用于电力交易的市场运营仿真交易系统，所述系统包括以下子系统：

3、数据采集子系统，用于对数据进并进行预处理，然后对预处理后的数据进行特征提取和融合，得到特征数据集；所述数据采集子系统执行以下步骤：

4、从电力市场中的多种数据来源收集原始数据，并对原始数据进行预处理，得到多源数据；

5、采用基于注意力机制的数据融合方法对多源数据进行特征提取并融合，得到融合特征矩阵；

6、采用时间序列切分方法将融合特征矩阵分区为训练集和测试集；

7、市场偏好预测子系统，用于构建逆向强化学习模型根据融合特征矩阵推断市场主体的行为策略和偏好；所述市场偏好预测子系统执行以下步骤：

8、根据融合特征矩阵定义市场主体的状态空间和动作空间；

9、假设每个市场主体的策略是由一个未知的奖励函数r(st,at)驱动，然后采用基于软q学习的策略估计方法来建模市场主体的行为，通过历史数据来推断出奖励函数r(st,at)，同时利用历史数据中的实际行为序列(st,at)来进行逆向优化，最小化实际观测行为与模型预测行为的差异；其中，st表示市场状态，at表示市场行为；

10、根据推断出的奖励函数r(st,at)重新计算市场主体的策略π*，并生成主体行为模型π*(st)，所述行为模型基于最优策略预测市场主体在不同状态下的决策行为，然后采用交叉验证法使用训练集和测试集对生成行为模型进行测试，评估生成行为模型在未见过的数据上的表现；

11、市场行为预测与仿真子系统，用于根据主体行为模型π*(st)模拟市场主体在不同状态下的交互行为，预测市场整体的演变趋势；所述市场行为预测与仿真子系统执行以下步骤：

12、根据主体行为模型π*(st)使用融合特征矩阵引入市场初始条件设置初始化市场主体的状态空间，并基于当前市场状态，预测市场主体的最优决策行为；

13、针对电力市场中的突发事件和不可预见的市场行为，在状态转移中引入反馈调整机制反映市场的突发变化，动态调整市场状态；

14、采用基于广义线性模型的协同机制构建基于主体行为模型π*(st)的多主体仿真，同时在每个时间步中记录市场当前状态和市场主体的最优决策行为，同时更新每个主体的状态以反映相互依赖和市场整体的变化；

15、异常检测子系统，用于根据下一刻的市场状态和市场主体的最优决策行为，采用因果推断方法检测电力市场中的异常事件；所述异常检测子系统执行以下步骤：

16、从下一刻的市场状态和市场主体的最优决策行为中提取因果分析所需的特征变量，并构建因果图；

17、利用因果图结构、下一刻的市场状态和市场主体的最优决策行为结合，执行干预分析，检测市场中的异常，得到异常源节点；

18、根据异常源节点执行反事实分析确认异常事件的因果链；

19、将干预分析和反事实分析的结果进行整合，生成异常检测结果和报告；

20、应急响应子系统，用于根据异常检测结果制定电力市场的应急响应策略；所述应急响应子系统执行以下步骤：

21、根据异常检测结果定义应急响应策略变量，其中每个策略变量对应于应对特定异常事件的响应措施；

22、构建优化问题，通过引入拉格朗日函数调节应急策略变量来最小化优化问题，得到最优应急策略变量和拉格朗日乘子；

23、根据最优应急策略变量构建多目标应急策略调控方法，动态调整最优应急策略变量应对实时市场变化；

24、将最优应急策略变量应用于实际电力市场中，并对执行效果进行实时监测和评估；

25、系统优化子系统，用于根据最优应急策略变量的执行反馈，进行学习和优化。

26、进一步地，所述基于软q学习的策略估计方法来建模市场主体的行为，表示如下：

27、

28、其中，st表示当前时间步t的状态向量，表示电力市场的特征变量；at表示当前时间步t的动作向量，表示市场主体可能采取的决策行为；r(st,at)表示奖励函数，表示市场主体在状态st采取动作at所获得的即时奖励；γ表示折扣因子，表示未来奖励的衰减程度，取值范围在0到1之间；表示对下一个状态st+1的期望值，条件是当前状态是st，执行动作at；p(·|st,at)表示状态转移概率，表示在状态st下执行动作at后转移到下一个状态st+1的概率；vπ(st+1)表示状态价值函数，表示在策略π下从状态st+1开始的累积预期奖励；γ是折扣因子，表示未来奖励的衰减程度，p(·|st,at)是状态转移概率，表示在状态st下执行动作at后转移到下一个状态st+1的概率，vπ(st+1)是状态价值函数，表示如下：

29、

30、其中，vπ(st+1)表示状态st+1的价值函数；表示动作空间，表示所有可能的动作集合；qπ(st+1,a')表示策略π下，状态st+1与动作a'的价值函数；exp表示自然指数函数，用于计算软最大化。

31、进一步地，所述利用历史数据中的实际行为序列(st,at)来进行逆向优化，最小化实际观测行为与模型预测行为的差异，表示如下：

32、假设历史数据中的行为是最优行为序列，逆向优化目标为最小化实际观测行为与模型预测行为的差异，表示如下：

33、

34、其中，r(st,at)表示奖励函数，表示市场主体在状态st采取动作at所获得的即时奖励；qπ(st,at)表示策略π下，状态st与动作at的价值函数；(qπ(st,at)-r(st,at))2表示误差的平方，表示价值函数与奖励函数之间的差异。

35、通过梯度下降法求解，其中奖励函数r(st,at)的梯度由以下公式计算，表示如下：

36、

37、其中，表示价值函数对奖励函数的梯度；1表示常数项，用于计算梯度；γ表示折扣因子；∑st+1表示对所有可能的下一个状态st+1求和；p(st+1|st,at)表示状态转移概率，表示从状态st执行动作at转移到状态st+1的概率；表示状态价值函数对价值函数的梯度。

38、进一步地，所述市场初始条件是在市场状态向量加入波动性权重项来反映初始市场的不可预测性；

39、所述在状态转移中引入反馈调整机制反映市场的突发变化，表示如下：

40、

41、其中，δst+1表示突发状态变化量，α表示突发事件的敏感度参数，表示市场中主体的平均行为，表示异常检测模型输出的市场异常行为向量。

42、进一步地，所述采用基于广义线性模型的协同机制构建基于主体行为模型π*(st)的多主体仿真，表示如下：

43、

44、其中，wi表示第i个主体与其他主体交互的权重向量，bi表示偏置项，∈i表示随机噪声项，用于模拟主体决策中的不确定性，glim表示基于广义线性模型的协同机制，表示最优决策行为集合；

45、同时引入加权的市场波动风险指数和系统失效概率来定量评估市场的稳定性和潜在风险，表示如下：

46、

47、

48、其中，σ(pt)表示市场价格波动的标准差，max(dt-st)表示需求与供应的最大差异，表示市场运行成本的期望值，λ1,λ2表示风险权重系数，γ表示指数衰减参数，n表示总时长。

49、进一步地，所述因果图结构为：节点集代表市场状态特征和行为决策变量，边集ε代表变量之间的因果关系；每个节点表示一个特征变量或行为变量，节点间的有向边vi,vj)∈ε表示因果关系，即vi是vj的因；初始因果结构基于历史数据的统计相关性进行推断，并通过专家知识进行修正。

50、进一步地，所述利用因果图结构、下一刻的市场状态和市场主体的最优决策行为结合，执行干预分析，具体包括：

51、定义干预模型表示对节点vi施加干预，使其取值为c，对于每一潜在的异常节点vi，计算在干预条件下因变量vj的期望变化，表示如下：

52、

53、其中，表示干预后因变量vj的期望值，表示干预前的期望值；若超过设定的阈值τ，则标记vi为潜在的异常源节点；

54、在识别潜在异常源节点后，执行反事实分析以确认异常事件的因果链：

55、反事实分析通过模拟假设场景，验证异常源节点对市场状态的影响，并量化这种影响的强度，定义反事实场景计算反事实状态下市场状态的变化，表示如下：

56、

57、其中，表示假设下的市场状态，表示在反事实场景下市场状态的期望值；计算结果用于评估异常源节点vi对市场状态的实际影响，并确认异常因果链vi→vj。

58、进一步地，在所述应急响应子系统中，设定目标函数用于衡量应急策略的有效性，目标函数包含市场稳定性、响应成本和风险控制，表示如下：

59、

60、其中，表示第k个异常事件下的市场状态变化，uk表示应急响应策略变量，wk表示权重参数，反映了第k个事件的优先级，ck表示响应成本系数，表示实施策略uk的成本；k表示事件总数；

61、目标函数的最小化确保了应急响应策略在有效控制市场异常的同时，降低执行成本。

62、进一步地，所述目标函数通过拉格朗日乘子法和约束条件求解，其中，约束条件包括物理约束和市场约束，表示如下：

63、

64、其中，a表示约束矩阵，b表示约束向量，确保应急策略变量u满足所有的物理和市场约束条件。

65、为求解该目标函数引入拉格朗日函数

66、

67、通过对求梯度并进行迭代计算，得到最优应急策略变量u*和拉格朗日乘子λ*；

68、所述根据最优应急策略变量构建多目标应急策略调控方法，根据优化求解得到的最优应急策略变量u*，引入策略调控矩阵m和反馈修正向量f，进行动态调整以应对实时市场变化。

69、进一步地，所述系统优化子系统中，定义策略执行效果的评估函数ε(ut+1)，表示如下：

70、

71、其中，ε(ut+1)表示策略执行效果的评估函数；wi表示各市场状态指标的权重，反映指标的重要性；rt+1,i和分别表示实际和预测的市场状态；

72、通过对策略执行效果进行量化评估，调整策略以应对市场的变化，确保应急响应的有效性和市场的稳定性。

73、本发明的有益技术效果至少在于以下几点：

74、本发明通过逆向强化学习技术，从历史交易数据中推断出市场主体(如发电公司、零售商、消费者)的决策策略和偏好。与传统的基于规则的模型不同，这种方法能够动态适应市场环境的变化，实时更新市场主体的行为模型。这一创新点直接解决了传统系统无法准确模拟市场主体动态行为的问题，使得市场预测更加精准，仿真系统的洞察力更强。

75、本发明通过逆向强化学习技术，从历史交易数据中推断出市场主体(如发电公司、零售商、消费者)的决策策略和偏好。与传统的基于规则的模型不同，这种方法能够动态适应市场环境的变化，实时更新市场主体的行为模型。这一创新点直接解决了传统系统无法准确模拟市场主体动态行为的问题，使得市场预测更加精准，仿真系统的洞察力更强。

76、本发明引入因果推断技术，建立了基于结构因果模型的异常检测模型，能够识别市场中异常事件的因果关系。通过因果推断的反事实分析，系统可以模拟不同应急措施的潜在效果，并自动生成最佳的应急响应策略。这一创新点克服了传统异常检测方法只能识别表面异常现象、无法揭示深层原因的缺陷，提升了应急响应的精准性和有效性。