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申请/专利权人：伊沃人工智能技术(江苏)有限公司

摘要：本发明提供一种电力交易系统、方法及其应用，所述电力交易方法包括，根据微电网电力交易系统的预设时间窗口分别预测下一个交易时间窗口中微电网内的每个用户的发电量和负荷需求量，并基于获取的所述每个用户的发电量和负荷需求量，将所述微电网内的所有用户分为电力卖方集合和电力买方集合；建立购电成本模型和卖方效益模型，以最小化系统调度器的购电成本和最大化卖方的效益为条件向每个电力卖方收集电力；建立买方效益模型，以最大化所有买方的效益之总和为条件向电力买方分配电力。本发明通过在社区微电网中建立一个可靠稳定的电力交易系统，解决了单一用户电力供需不平衡的问题，不仅提高了用户的收益，而且降低了对主电网的干扰。

主权项：1.一种微电网，其特征在于，包括：系统调度器，与主电网连接，所述系统调度器包括云储能装置以及一种电力供需平衡系统；所述电力供需平衡系统包括：电力预测模块，用于根据微电网交易系统的预设时间窗口分别预测下一个交易时间窗口中微电网内每个用户的发电量和或负荷需求量，并基于获取的所述每个用户的发电量和负荷需求量，将所述微电网内的所有用户分为电力卖方集合和或电力买方集合；其中，所述根据微电网交易系统的预设时间窗口分别预测下一个交易时间窗口中微电网内每个用户的发电量和或负荷需求量，包括：系统实时采集双向计量智能电表测量的用户生产和消费的电力数据，分别形成每个用户发电量和用电量分钟级别的历史记录，作为电力大数据；电力预测模块预处理上一步记录的电力大数据，选择合适的特征并创建大规模样本；电力预测模块基于训练样本采用径向基神经网络训练用户电力预测模型，具体地，电力预测模块基于训练样本采用径向基神经网络分别训练用户发电量和用电量预测模型；电力预测模块通过测试样本对模型进行评估，得到最优用户电力预测模型，具体地，电力预测模块通过测试样本对模型进行评估，得到最优的光伏发电预测模型和负荷需求预测模型；光伏发电预测模型预测用户在下一个交易时间窗口的光伏发电量，负荷需求预测模型预测用户在下一个交易时间窗口的负荷需求量；电力收集模块，用于建立购电成本模型和卖方效益模型，并通过所述购电成本模型和所述卖方效益模型计算系统调度器的购电成本和卖方的效益，以最小化所述系统调度器的购电成本和最大化所述卖方的效益为条件确定向每个电力卖方收集的电力收集值，根据确定的每个电力卖方收集的电力收集值进行电力收集；以及电力分配模块，用于建立买方效益模型，并通过所述买方效益模型来计算买方的效益之总和，以最大化所述买方的效益之总和为条件确定向每个电力买方分配的电力分配值，根据每个电力买方分配的电力分配值来进行电力分配，以实现微电网电力供需平衡；用户侧，与所述系统调度器连接，包括若干用户，每个所述用户安装有电子终端、以及通过所述电子终端与所述系统调度器连接的负载和发电装置；其中，所述系统调度器通过控制所述电力供需平衡系统来执行电力交易。

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