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龙图腾网获悉中国电力企业联合会申请的专利基于多因素评估模型的电力现货市场运行评估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：CN120525565B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202510627593.2，技术领域涉及：G06Q30/0201；该发明授权基于多因素评估模型的电力现货市场运行评估方法是由韩放;潘跃龙;孙健;高长征;周正道;杨萌;刘旭龙;于旭光;朱蕾;邓体喆;郗来昊;邵永智;邬菲;杨晨光;蒋非彤设计研发完成，并于2025-05-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多因素评估模型的电力现货市场运行评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多因素评估模型的电力现货市场运行评估方法，涉及电力现货市场运行评估技术领域，包括以下步骤：基于历史数据的回测进行初始市场仿真，并获取第一状态集；采用聚类算法对第一状态集进行特征划分，并将划分结果作为预设的贝叶斯网络输入信号，通过贝叶斯网络构建运行评估决策模型；根据运行评估决策模型，对预设第一动作集进行决策，得到仿真交替序列；采用预设的对抗网络对仿真交替序列进行特征映射，得到投影偏移特征；根据投影偏移特征对预设的贝叶斯网络的状态转移概率进行补真，优化运行评估决策模型，解决了传统评估方法中因特征空间失配导致的模式切换决策失真的问题。

本发明授权基于多因素评估模型的电力现货市场运行评估方法在权利要求书中公布了：1.基于多因素评估模型的电力现货市场运行评估方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于历史数据的回测进行初始市场仿真，并获取第一状态集； 采用聚类算法对第一状态集进行特征划分，并将划分结果作为预设的贝叶斯网络输入信号，通过贝叶斯网络构建运行评估决策模型； 根据运行评估决策模型，对预设第一动作集进行决策，得到仿真交替序列； 所述第一状态集包括新能源状态特征，具体获取方式如下：获取新能源第一数据并进行离散化处理，得到状态变量集；对状态变量集进行因果关系学习，构建贝叶斯网络模型；基于贝叶斯网络模型，将状态变量集划分为若干个模糊区间，得到模糊规则库；基于模糊规则库，对贝叶斯网络模型节点之间的条件概率进行计算，得到初始条件概率表；将初始条件概率表作为贝叶斯网络模型的初始参数并进行参数优化，得到概率分布矩阵；基于概率分布矩阵，计算预设时间窗口内电价超过预设的第一价格阈值的概率值，并作为新能源状态特征； 所述第一状态集还包括操作风险特征，具体获取方式如下：将电力现货市场划分为若干个子市场，并获取第一数据，所述第一数据包括每个子市场的历史投标容量占比数据、投标价格数据和投标行为数据；对历史投标容量占比数据进行赫芬达尔-赫希曼指数计算，得到每个子市场的市场集中度评估值；基于投标价格数据，计算每个子市场的价格波动率；基于投标行为数据，计算每个子市场的行为切换率和行为波动频率；对行为切换率和行为波动频率赋予预设的权重，得到行为稳定性评分值；将行为稳定性评分值与市场集中度评估值进行特征融合，得到操作风险特征； 所述第一状态集还包括博弈特征，具体获取方式如下：构建博弈树模型，并根据行为稳定性评分值对博弈树路径进行筛选；计算剩余路径上的价格偏离量和路径累计行为代价值，得到路径评估值；基于路径评估值对剩余路径进行筛选，得到高风险路径集合；对高风险路径集合进行异常评估，得到异常投标行为特征；将异常投标行为特征和子市场的价格波动率按照预设权重融合，得到博弈特征； 所述采用聚类算法对第一状态集进行特征划分，并将划分结果作为预设的贝叶斯网络输入信号，通过贝叶斯网络构建运行评估决策模型，具体为：对第一状态集进行特征提取，得到第一状态向量，并采用预设的贝叶斯网计算第一状态向量的状态转移概率；采用降维算法对第一状态向量进行压缩，并与状态转移概率进行特征融合，得到第一特征空间；采用聚类算法对第一特征空间进行聚类，得到第一区域与第二区域，并在第一区域构建蒙特卡洛仿真模式库，以及第二区域构建Agent-based市场模拟模式库；计算第一区域和第二区域质心的空间距离，并根据空间距离对模式库进行激活，得到运行评估决策模型； 所述第一动作集包括蒙特卡洛仿真和Agent-based市场模拟，具体为：根据运行评估决策模型对预设第一动作集进行动态状态划分，若当前状态划分至第一区域，加载蒙特卡洛仿真模式库的预设最优参数集合并启动仿真；若当前状态划分至第二区域，激活Agent-based模式库的预设行为规则库并动态调整智能体交互频率；获取仿真的切换时间点和顺序，得到仿真交替序列； 采用预设的对抗网络对仿真交替序列进行特征映射，得到投影偏移特征； 根据投影偏移特征对预设的贝叶斯网络的状态转移概率进行补真，优化运行评估决策模型。

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