一种数据集的有效性评估方法、装置、设备和存储介质与流程

本申请涉及电力市场分析技术领域，尤其涉及一种数据集的有效性评估方法、装置、设备和存储介质。

背景技术：

随着电力市场化改革的不断推进，电力市场已进入日前市场试运行阶段，火电机组和负荷中的大用户都可以参与日前电力市场的报价，而日前电力市场中的报价策略决定了参与者的卖电收益或购电成本。

负荷需求预测、系统总供给曲线预测、天气预报等外生的数据集，会影响参与者的报价策略，进而影响到未来电价的预测结果。然而，现有对于数据集并未进行有效性评估，导致无法为参与者在数据交易中的决策提供依据和支撑。

技术实现要素：

本申请提供了一种数据集的有效性评估方法、装置、设备和存储介质，解决了现有对于数据集并未进行有效性评估，导致无法为参与者在数据交易中的决策提供依据和支撑的技术问题。

有鉴于此，本申请第一方面提供了一种数据集的有效性评估方法，包括：

获取待分析参与者用于报价的报价参数，其中，所述报价参数包括：报价模型和历史电价曲线；

在所述报价模型中引入电价预测误差后，对所述报价模型进行求解，得到由所述电价预测误差引起的最优报价中的电量偏差函数；

对所述历史电价曲线进行分类，得到k个分类历史电价曲线，其中，k为2以上的自然数；

对各所述分类历史电价曲线进行误差计算，得到含数据集的第一电价预测误差和不含所述数据集的第二电价预测误差；

对各所述第一电价预测误差和所述第二电价预测误差进行联合概率分布的估计，得到所述第一电价预测误差对应的第一联合概率密度函数和所述第二电价预测误差对应的第二联合概率密度函数；

结合所述电量偏差函数和各所述分类历史电价曲线对应的所述第一联合概率密度函数、所述第二联合概率密度函数，得到各所述分类历史电价曲线对应的分类数据有效性结果；

根据所有所述分类数据有效性结果得到所述数据集的有效性结果。

可选地，在所述报价模型中引入电价预测误差后，对所述报价模型进行求解，得到由所述电价预测误差引起的最优报价中的电量偏差函数，之前还包括：

将所述报价模型进行线性化，得到线性化后的所述报价模型。

可选地，结合所述电量偏差函数和各所述分类历史电价曲线对应的所述第一联合概率密度函数、所述第二联合概率密度函数，得到各所述分类历史电价曲线对应的分类数据有效性结果，具体包括：

将各所述分类历史电价曲线对应的所述第一联合概率密度函数和所述第二联合概率密度函数作差，并将作差后所得的差值与所述电量偏差函数相乘，得到第一乘积；

结合各所述分类历史电价曲线的真实电价对对应的第一乘积进行重积分，得到各所述分类历史电价曲线对应的分类数据有效性结果。

可选地，根据所有所述分类数据有效性结果得到所述数据集的有效性结果，具体包括：

对所有所述分类数据有效性结果求取平均值后，得到所述数据集的有效性结果。

可选地，对所述历史电价曲线进行分类，得到k个分类历史电价曲线，具体包括：

通过k-均值聚类对所述历史电价曲线进行分类，得到k个分类历史电价曲线。

可选地，对各所述第一电价预测误差和所述第二电价预测误差进行联合概率分布的估计，得到所述第一电价预测误差对应的第一联合概率密度函数和所述第二电价预测误差对应的第二联合概率密度函数，具体包括：

通过核密度估计对所述第一电价预测误差和所述第二电价预测误差进行联合概率分布的估计，得到所述第一电价预测误差对应的第一联合概率密度函数和所述第二电价预测误差对应的第二联合概率密度函数。

本申请第二方面提供了一种数据集的有效性评估装置，包括：

获取单元，用于获取待分析参与者用于报价的报价参数，其中，所述报价参数包括：报价模型和历史电价曲线；

求解单元，用于在所述报价模型中引入电价预测误差后，对所述报价模型进行求解，得到由所述电价预测误差引起的最优报价中的电量偏差函数；

分类单元，用于对所述历史电价曲线进行分类，得到k个分类历史电价曲线，其中，k为2以上的自然数；

第一计算单元，用于对各所述分类历史电价曲线进行误差计算，得到含数据集的第一电价预测误差和不含所述数据集的第二电价预测误差；

第二计算单元，用于对各所述第一电价预测误差和所述第二电价预测误差进行联合概率分布的估计，得到所述第一电价预测误差对应的第一联合概率密度函数和所述第二电价预测误差对应的第二联合概率密度函数；

第三计算单元，用于结合所述电量偏差函数和各所述分类历史电价曲线对应的所述第一联合概率密度函数、所述第二联合概率密度函数，得到各所述分类历史电价曲线对应的分类数据有效性结果；

第四计算单元，用于根据所有所述分类数据有效性结果得到所述数据集的有效性结果。

可选地，还包括：线性化单元；

所述线性化单元，用于将所述报价模型进行线性化，得到线性化后的所述报价模型。

本申请第三方面提供了一种数据集的有效性评估设备，所述设备包括处理器以及存储器：

所述存储器用于存储程序代码，并将所述程序代码传输给所述处理器；

所述处理器用于根据所述程序代码中的指令执行第一方面所述的数据集的有效性评估方法。

本申请第四方面提供了一种存储介质，其特征在于，所述存储介质用于存储程序代码，所述程序代码用于执行第一方面所述的数据集的有效性评估方法。

从以上技术方案可以看出，本申请实施例具有以下优点：

本申请提供了一种数据集的有效性评估方法，包括：获取待分析参与者用于报价的报价参数，其中，报价参数包括：报价模型和历史电价曲线；在报价模型中引入电价预测误差后，对报价模型进行求解，得到由电价预测误差引起的最优报价中的电量偏差函数；对历史电价曲线进行分类，得到k个分类历史电价曲线，其中，k为2以上的自然数；对各分类历史电价曲线进行误差计算，得到含数据集的第一电价预测误差和不含数据集的第二电价预测误差；对各第一电价预测误差和第二电价预测误差进行联合概率分布的估计，得到第一电价预测误差对应的第一联合概率密度函数和第二电价预测误差对应的第二联合概率密度函数；结合电量偏差函数和各分类历史电价曲线对应的第一联合概率密度函数、第二联合概率密度函数，得到各分类历史电价曲线对应的分类数据有效性结果；根据所有分类数据有效性结果得到数据集的有效性结果。

本申请中，首先获取待分析参与者对应的报价参数，对报价参数中的报价模型中引入电价预测误差，然后对报价模型进行求解，得到由电价预测误差引起的最优报价中的电量偏差函数，同时对报价参数中的历史电价曲线进行分类后，对分类得到的分类历史电价曲线进行误差计算，得到含数据集的第一电价预测误差和不含数据集的第二电价预测误差，接着对第一电价预测误差和第二电价预测误差进行联合概率密度分布的估计，得到各自对应的第一联合概率密度函数和第二联合概率密度函数，再接着结合第一联合概率密度函数、第二联合概率密度函数和电量偏差函数得到各分类历史电价曲线对应的分类数据有效性结果，综合所有的分类数据有效性结果便可以得到数据集对应的数据有效性结果，本申请中对参与者的数据集进行有效性评估，从而解决了现有对于数据集并未进行有效性评估，导致无法为参与者在数据交易中的决策提供依据和支撑的技术问题。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。

图1为本申请实施例中一种数据集的有效性评估方法的实施例一的流程示意图；

图2为本申请实施例中一种数据集的有效性评估方法的实施例二的流程示意图；

图3为实施例二中待分析参与者a提交的n对电价-电量对；

图4为本申请实施例中一种数据集的有效性评估装置的实施例的结构示意图。

具体实施方式

本申请实施例提供了一种数据集的有效性评估方法、装置、设备和存储介质，解决了现有对于数据集并未进行有效性评估，导致无法为参与者在数据交易中的决策提供依据和支撑的技术问题。

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

请参阅图1，本申请实施例中一种数据集的有效性评估方法的实施例一的流程示意图。

本实施例中的一种数据集的有效性评估方法，包括：

步骤101、获取待分析参与者用于报价的报价参数，其中，报价参数包括：报价模型和历史电价曲线。

步骤102、在报价模型中引入电价预测误差后，对报价模型进行求解，得到由电价预测误差引起的最优报价中的电量偏差函数。

在通过报价模型进行报价的过程中，难免会存在电价预测误差，因此在报价模型中引入电价预测误差，然后对报价模型进行求解，得到由电价预测误差引起的最优报价中的电量偏差函数。

步骤103、对历史电价曲线进行分类，得到k个分类历史电价曲线，其中，k为2以上的自然数。

对报价参数中的历史电价曲线进行分类，得到k个分类历史电价曲线。可以理解的是，对于分类时的分类依据可以根据需要进行设置，在此不做具体限定和赘述。

步骤104、对各分类历史电价曲线进行误差计算，得到含数据集的第一电价预测误差和不含数据集的第二电价预测误差。

步骤105、对各第一电价预测误差和第二电价预测误差进行联合概率分布的估计，得到第一电价预测误差对应的第一联合概率密度函数和第二电价预测误差对应的第二联合概率密度函数。

步骤106、结合电量偏差函数和各分类历史电价曲线对应的第一联合概率密度函数、第二联合概率密度函数，得到各分类历史电价曲线对应的分类数据有效性结果。

步骤107、根据所有分类数据有效性结果得到数据集的有效性结果。

本实施例中，首先获取待分析参与者对应的报价参数，对报价参数中的报价模型中引入电价预测误差，然后对报价模型进行求解，得到由电价预测误差引起的最优报价中的电量偏差函数，同时对报价参数中的历史电价曲线进行分类后，对分类得到的分类历史电价曲线进行误差计算，得到含数据集的第一电价预测误差和不含数据集的第二电价预测误差，接着对第一电价预测误差和第二电价预测误差进行联合概率密度分布的估计，得到各自对应的第一联合概率密度函数和第二联合概率密度函数，再接着结合第一联合概率密度函数、第二联合概率密度函数和电量偏差函数得到各分类历史电价曲线对应的分类数据有效性结果，综合所有的分类数据有效性结果便可以得到数据集对应的数据有效性结果，本申请中对参与者的数据集进行有效性评估，从而解决了现有对于数据集并未进行有效性评估，导致无法为参与者在数据交易中的决策提供依据和支撑的技术问题。

以上为本申请实施例提供的一种数据集的有效性评估方法的实施例一，以下为本申请实施例提供的一种数据集的有效性评估方法的实施例二。

请参阅图2，本申请实施例中一种数据集的有效性评估方法的实施例二的流程示意图。

本实施例中的一种数据集的有效性评估方法，包括：

步骤201、获取待分析参与者用于报价的报价参数，其中，报价参数包括：报价模型和历史电价曲线。

本实施例中的待分析参与者为a，n为日前市场规定的电价-电量对的数量，如附图3所示，a提交的n对电价-电量对为：(p⁽¹⁾,q⁽¹⁾),(p⁽²⁾,q⁽²⁾),…(p⁽ⁿ⁾,q⁽ⁿ⁾)，当a为电力购买者时，其的优化目标是在某些约束条件下最小化的单日购电成本，即对应的报价模型m为：

式中，x为市场参与者的内部控制变量，包含连续变量部分和整数变量部分mt辅助变量，表示电价下a电量中标的段数，取值为[1,n-1]，为日前市场t时段出清的真实电价，为第mt段的电价，为第mt+1段的电价，t为日前市场每天出清时段数，qt为a在t时段的中标电量，为第mt段的电量，为第mt+1段的电量。

报价模型存在如下约束：

式中，为实数集，为整数集。

历史电价曲线对应的天数为n，则对应的历史电价曲线对应的为t×n维的矩阵p。

步骤202、将报价模型进行线性化，得到线性化后的报价模型。

由于本实施例中的报价模型m中含有整数变量和辅助变量mt，对求解带来极大不便，因此需要对报价模型m进行线性化。固定向量p为一系列特定值，如0.1元/度、0.2元/度、……、0.7元/度，而仅对向量q做优化，则辅助变量mt可直接由p和确定，记作取x中的整数变量为历史上的典型值，用xl表示剩余的连续变量，得到线性化后的报价模型ml为：

式中，g为线性函数，为第段的电价，为第段的电价，为第段的电量，为第段的电量。

步骤203、在报价模型中引入电价预测误差后，对报价模型进行求解，得到由电价预测误差引起的最优报价中的电量偏差函数。

在得到线性化后的报价模型后，在该报价模型中，引入电价预测误差θ，此时的报价模型为mθ，由于在日前报价时，a无法知道真实电价故只能根据其预测的电价进行决策，设t时段的电价预测误差为θt，则mθ如下：

式中，θt为第t时段的电价预测误差。

本实施例中，用函数表示电价预测误差θ下mθ的最优解q，qt(θ)为第t时段的电价预测误差θ下mθ的最优解q。可见，θ＝0为完全信息下的报价，得到的q＝q(0)必然是成本最小的；随着θ的增大，得到的q也将偏离最优的q(0)。

设函数表示由于电价预测误差θ引起的最优报价中的电量偏差函数，δqt(θ)为第t时段的最优报价中的电量偏差函数。

在对报价模型mθ进行求解时，通过多参数规划求解器，从报价模型mθ获得函数q0(θ)。

步骤204、通过k-均值聚类对历史电价曲线进行分类，得到k个分类历史电价曲线。

需要说明的是，将n条历史电价曲线划分为k类，其中第i个分类历史电价曲线的电价曲线用表示，为第i个分类历史电价曲线在第t时段的电价，k为2以上的自然数。

步骤205、对各分类历史电价曲线进行误差计算，得到含数据集的第一电价预测误差和不含数据集的第二电价预测误差。

对每一分类历史电价曲线，考虑外生数据的预测模型计算其各时段的电价预测误差，得到含数据集的第一电价预测误差和不含数据集的第二电价预测误差。

设市场参与者a的预测模型t时段的输入包括自回归变量s(即t时段之前的历史电价)和外生变量x(如t时段的负荷、全网可用机组容量等)。设不含数据集时的外生变量为x，含数据集时的外生变量为x′，对应的预测模型输出分别为和此时的电价预测误差θ分别为第一电价预测误差et和第二电价预测误差et′。

步骤206、通过核密度估计对第一电价预测误差和第二电价预测误差进行联合概率分布的估计，得到第一电价预测误差对应的第一联合概率密度函数和第二电价预测误差对应的第二联合概率密度函数。

在对历史电价曲线进行电价预测误差θ的计算，得到电价预测误差θ后，对电价预测误差θ进行联合概率密度函数估计，即ρi(θ)。即将第一电价预测误差et和第二电价预测误差et′整理为电价曲线的形式，得到t行矩阵ei和ei′。使用核密度估计，对第i个分类历史电价曲线的第一电价预测误差et和第二电价预测误差et′的联合概率密度函数进行估计，得到第一联合概率密度函数ρi(e)和第二联合概率密度函数ρi′(e)。

步骤207、将各分类历史电价曲线对应的第一联合概率密度函数和第二联合概率密度函数作差，并将作差后所得的差值与电量偏差函数相乘，得到第一乘积。

步骤208、结合各分类历史电价曲线的真实电价对对应的第一乘积进行重积分，得到各分类历史电价曲线对应的分类数据有效性结果。

本实施例中得到的分类数据有效性结果为：

式中，vi为第i个分类历史电价曲线的分类数据有效性结果。

步骤209、对所有分类数据有效性结果求取平均值后，得到数据集的有效性结果。

需要说明的是，由于获得数据集后改变了电价预测误差的概率分布，进而导致参与者a在报价中节省的成本，即数据集的数据有效性结果。

本实施例中，首先获取待分析参与者对应的报价参数，对报价参数中的报价模型中引入电价预测误差，然后对报价模型进行求解，得到由电价预测误差引起的最优报价中的电量偏差函数，同时对报价参数中的历史电价曲线进行分类后，对分类得到的分类历史电价曲线进行误差计算，得到含数据集的第一电价预测误差和不含数据集的第二电价预测误差，接着对第一电价预测误差和第二电价预测误差进行联合概率密度分布的估计，得到各自对应的第一联合概率密度函数和第二联合概率密度函数，再接着结合第一联合概率密度函数、第二联合概率密度函数和电量偏差函数得到各分类历史电价曲线对应的分类数据有效性结果，综合所有的分类数据有效性结果便可以得到数据集对应的数据有效性结果，本申请中对参与者的数据集进行有效性评估，从而解决了现有对于数据集并未进行有效性评估，导致无法为参与者在数据交易中的决策提供依据和支撑的技术问题。

以上为本申请实施例提供的一种数据集的有效性评估方法的实施例二，以下为本申请实施例提供的一种接地体抗雷击测试方法的实施例，请参阅图4。

请参阅图4，本申请实施例中一种数据集的有效性评估装置的实施例的结构示意图，包括：

获取单元401，用于获取待分析参与者用于报价的报价参数，其中，报价参数包括：报价模型和历史电价曲线；

求解单元402，用于在报价模型中引入电价预测误差后，对报价模型进行求解，得到由电价预测误差引起的最优报价中的电量偏差函数；

分类单元403，用于对历史电价曲线进行分类，得到k个分类历史电价曲线，其中，k为2以上的自然数；

第一计算单元404，用于对各分类历史电价曲线进行误差计算，得到含数据集的第一电价预测误差和不含数据集的第二电价预测误差；

第二计算单元405，用于对各第一电价预测误差和第二电价预测误差进行联合概率分布的估计，得到第一电价预测误差对应的第一联合概率密度函数和第二电价预测误差对应的第二联合概率密度函数；

第三计算单元406，用于结合电量偏差函数和各分类历史电价曲线对应的第一联合概率密度函数、第二联合概率密度函数，得到各分类历史电价曲线对应的分类数据有效性结果；

第四计算单元407，用于根据所有分类数据有效性结果得到数据集的有效性结果。

可选地，本实施例中的数据集的有效性评估装置还包括：线性化单元408；

线性化单元408，用于将报价模型进行线性化，得到线性化后的报价模型。

本实施例中，首先获取待分析参与者对应的报价参数，对报价参数中的报价模型中引入电价预测误差，然后对报价模型进行求解，得到由电价预测误差引起的最优报价中的电量偏差函数，同时对报价参数中的历史电价曲线进行分类后，对分类得到的分类历史电价曲线进行误差计算，得到含数据集的第一电价预测误差和不含数据集的第二电价预测误差，接着对第一电价预测误差和第二电价预测误差进行联合概率密度分布的估计，得到各自对应的第一联合概率密度函数和第二联合概率密度函数，再接着结合第一联合概率密度函数、第二联合概率密度函数和电量偏差函数得到各分类历史电价曲线对应的分类数据有效性结果，综合所有的分类数据有效性结果便可以得到数据集对应的数据有效性结果，本申请中对参与者的数据集进行有效性评估，从而解决了现有对于数据集并未进行有效性评估，导致无法为参与者在数据交易中的决策提供依据和支撑的技术问题。

本申请实施例还提供了一种数据集的有效性评估设备，设备包括处理器以及存储器；存储器用于存储程序代码，并将程序代码传输给处理器；处理器用于根据程序代码中的指令执行实施例一或实施例二的数据集的有效性评估方法。

本申请实施例还提供了一种存储介质，存储介质用于存储程序代码，程序代码用于执行实施例一或实施例二的数据集的有效性评估方法。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个待安装电网网络，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。