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面向混合增强智能的省级现货市场报价样本集增强及市场力识别技术
1
作者
宁龙飞
刘飞宇
+1 位作者
王蓓蓓
郑亚先
《全球能源互联网》
北大核心
2025年第1期110-123,共14页
随着电力现货市场改革的推进,亟须对省级现货市场参与主体报价行为进行市场力识别以鼓励良性竞争。考虑到市场初期阶段,来源于现货市场实践的市场成员行使市场力而获取超额利润的样本数目相较于正常交易行为的样本较少,存在样本不平衡...
随着电力现货市场改革的推进,亟须对省级现货市场参与主体报价行为进行市场力识别以鼓励良性竞争。考虑到市场初期阶段,来源于现货市场实践的市场成员行使市场力而获取超额利润的样本数目相较于正常交易行为的样本较少,存在样本不平衡问题。首先基于现货市场实践的样本和专家经验进行市场力标签标记,并以此训练用于市场力识别的随机森林算法。然后利用样本抽样方法进行样本不平衡增强以提高市场力识别精度。此外考虑到随着市场成熟度的推进,评判市场力的标准不是一成不变,为了应对市场力评判标准的变化,将“人类智能”与“机器智能”结合构成混合增强智能算法。算例结果表明通过“人类智能”将市场力标签进行改变后,“机器智能”仍可以对市场力样本进行有效识别,体现了提出的混合增强智能的优势。
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关键词
混合增强智能
多维度市场力样本集
样本
不平衡
随机森林算法
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题名
面向混合增强智能的省级现货市场报价样本集增强及市场力识别技术
1
作者
宁龙飞
刘飞宇
王蓓蓓
郑亚先
机构
东南大学电气工程学院
中国电力科学研究院有限公司
出处
《全球能源互联网》
北大核心
2025年第1期110-123,共14页
基金
国家电网有限公司科技项目(涵盖极端形态的省级日前电能市场推演场景智能构建技术研究,SGZJJH00DKJS2310199)。
文摘
随着电力现货市场改革的推进,亟须对省级现货市场参与主体报价行为进行市场力识别以鼓励良性竞争。考虑到市场初期阶段,来源于现货市场实践的市场成员行使市场力而获取超额利润的样本数目相较于正常交易行为的样本较少,存在样本不平衡问题。首先基于现货市场实践的样本和专家经验进行市场力标签标记,并以此训练用于市场力识别的随机森林算法。然后利用样本抽样方法进行样本不平衡增强以提高市场力识别精度。此外考虑到随着市场成熟度的推进,评判市场力的标准不是一成不变,为了应对市场力评判标准的变化,将“人类智能”与“机器智能”结合构成混合增强智能算法。算例结果表明通过“人类智能”将市场力标签进行改变后,“机器智能”仍可以对市场力样本进行有效识别,体现了提出的混合增强智能的优势。
关键词
混合增强智能
多维度市场力样本集
样本
不平衡
随机森林算法
Keywords
hybrid augmented intelligence
multidimensional market power sample set
sample imbalance
random forest algorithm
分类号
TM73 [电气工程—电力系统及自动化]
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出处
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1
面向混合增强智能的省级现货市场报价样本集增强及市场力识别技术
宁龙飞
刘飞宇
王蓓蓓
郑亚先
《全球能源互联网》
北大核心
2025
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