买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉国网江苏省电力有限公司;江苏电力交易中心有限公司;东南大学申请的专利一种新型电力系统下电力市场容量持留机组的识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114820027B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210312692.8，技术领域涉及：G06Q30/0283；该发明授权一种新型电力系统下电力市场容量持留机组的识别方法是由魏旭;李雪松;丁羽;周浩设计研发完成，并于2022-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种新型电力系统下电力市场容量持留机组的识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种新型电力系统下电力市场容量持留机组的识别方法，该方法基于SVM算法和朴素贝叶斯算法，具体包括数据采集步骤、数据预处理步骤、容量持留机组特征提取步骤、识别模型建立步骤、煤电机组行为风险修正步骤、新能源机组行为风险修正步骤、风险分析步骤，通过对容量持留机组进行分析，提取容量持留机组特征，利用现货市场数据进行量化处理；分别通过SVM算法和朴素贝叶斯算法构建风险识别模型对容量持留机组的不同行为特征进行分析，提高识别模型识别的正确率。与现有技术相比，本发明具有识别容量持留机组的准确率高、评估范围全面等优点。

本发明授权一种新型电力系统下电力市场容量持留机组的识别方法在权利要求书中公布了：1.一种新型电力系统下电力市场容量持留机组的识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 1通过电力市场运营数据支持系统，采集电力现货市场运营数据； 2基于容量持留风险理论，利用采集的现货市场运营数据，建立容量持留识别指标集合； 3利用电力现货市场运营数据和风险监测阶段的监测结果获得建立容量持留识别指标集合行为特性，建立容量持留机组行为识别指标体系，对步骤2中的建立容量持留识别指标集合进行风险识别； 4基于SVM算法和朴素贝叶斯算法，对容量持留机组的高报价和低中标率特征建立电力现货市场容量持留机组识别模型，对数据进行预处理； 5根据电力现货市场中煤电机组的机组特征，对步骤4中异常机组集合中的煤电机组进行异常分值修正，并分析处理，得到容量持留煤电机组集合； 6根据现货市场中新能源机组的机组特征，对步骤4中异常机组集合中的新能源机组进行异常分值修正，并分析处理，得到容量持留新能源机组集合； 7将步骤5及步骤6中的异常煤电机组集合和异常新能源机组集合进行合并，历史表现再次进行异常分值修正，从而识别出市场中的容量持留机组； 步骤4的具体内容为： 步骤41梳理新型电力系统下电力市场容量持留机组的风险行为并提取相应指标； 步骤42基于SVM算法对容量持留机组的高报价特性进行风险识别； 步骤421基于高报价特性特征提取相应指标； 步骤422构建容量持留机组的样本和训练集； 步骤423通过引入松弛变量和惩罚参数，对SVM识别模型进行训练优化； 步骤424基于拉格朗日对偶原理，对识别模型进行求导； 步骤425获取识别模型最优解，得出超平面公式参数； 步骤426获得最终的SVM算法的函数，并计算高报价视角的异常分值SW1； 步骤43基于朴素贝叶斯算法对电力现货市场容量持留机组低中标特性进行风险识别； 步骤431基于低中标特性特征提取相应指标； 步骤432构建容量持留机组的样本和训练集； 步骤433统计训练集中各类指标的均值及方差，计算其概率密度函数； 步骤434基于各类指标相互独立的情况下，获得最终的朴素贝叶斯算法的函数； 步骤435计算得出容量持留机组在低中标特性下的异常分值SW2； 步骤44基于动态加权法计算异常分值SW； 步骤45根据机组的异常分值SW进行筛选，更新异常机组集合GW。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人国网江苏省电力有限公司;江苏电力交易中心有限公司;东南大学，其通讯地址为：210024 江苏省南京市上海路215号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。