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龙图腾网获悉中能智新科技产业发展有限公司申请的专利基于多模型融合的电力市场电力参数辅助决策方法及装置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：CN119250865B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411327358.5，技术领域涉及：G06Q30/0201；该发明授权基于多模型融合的电力市场电力参数辅助决策方法及装置是由周云;陈好;李超英;郑瑞锦;林宏宇;李晴设计研发完成，并于2024-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模型融合的电力市场电力参数辅助决策方法及装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于多模型融合的电力市场电力参数辅助决策方法及装置，其主要步骤包括利用特征数据集对神经网络分类模型进行训练，并预测获得目标日的特征数据；以特征数据与调整比例为损失函数分别建立多个用于获得最佳调整比例的机器学习算法模型，并分别选择最优模型；基于最优模型得到目标日的多个调整比例；将目标日的多个调整比例与特征数据进行同向判断，选择最终的调整比例。其通过人工智能技术将多种机器学习模型进行融合，从而寻求不同申报策略‑发电效益间的内在联系，进行电力交易决策优化，以灵活应对复杂多变市场环境确定最佳运行策略，以提高电力市场的申报效率和结果准确性。

本发明授权基于多模型融合的电力市场电力参数辅助决策方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多模型融合的电力市场电力参数辅助决策方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤一：分别获取第d天中第t采集时刻所对应的电力市场的样本数据，汇总为样本数据集，并对样本数据集进行预处理；所述样本数据集至少包括日前价格、实时价格、市场日前出清价格、市场实时出清价格、出清电量数据、短期功率数据、调整比例数据以及环境参数；其中，D为天数上限； 步骤二：分析样本数据集中已有的调整比例数据获得调整比例范围： 将样本数据集中第d天第t采集时刻对应的出清电量数据转换为电力系统出力数据； 计算第d天第t采集时刻对应的电力系统出力数据与短期功率数据的调整比例； 利用统计学方法对样本数据集进行统计得到调整比例的最大值和最小值，并将调整比例的最大值和最小值作为调整比例范围； 通过概率密度曲线函数计算历史天数中对应各采集时刻的调整比例概率分布； 步骤三：基于样本数据集计算电力市场的日前价格与实时价格的差值，并通过热编码方式将日前价格与实时价格的差值处理为原始特征数据集，随后对所述原始特征数据集进行窗口滑动处理扩充获得扩充特征数据集； 步骤四：利用扩充特征数据集对神经网络分类模型进行训练，并基于训练完成的神经网络分类模型预测获得目标日的特征数据； 步骤五：以特征数据与调整比例为损失函数分别建立多个用于获得最佳调整比例的机器学习算法模型，且分别对不同机器学习算法模型进行训练和验证，选择调整比例与特征数据方向一致时采集时刻数量最多的模型作为对应机器学习算法模型的最优模型；所述机器学习算法模型至少包括长短期神经网络算法、时间序列学习算法、强化学习算法； 步骤六：将目标日所采集的数据输入不同机器学习算法模型的最优模型得到目标日的多个调整比例； 步骤七：将所获得目标日的多个调整比例与目标日的特征数据进行同向判断，选择最终的调整比例。

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