一种用于电力交易的数据交互模型构建方法及系统

本发明涉及电力交易交互，尤其涉及一种用于电力交易的数据交互模型构建方法及系统。

背景技术：

1、电力交易是一个关键的能源市场，为了更高效地进行电力交易，需要有效的数据交互模型。传统的电力市场通常是集中式的，由中央机构管理，交易和数据交互通常需要多方的参与和监管，导致效率低下和高交易成本；传统的电力市场没有考虑市场用户的用电习惯，并且未能根据实际的电力传输场景做出适宜的电力管控，使得用户满意度下降和高故障率。

技术实现思路

1、基于此，有必要提供一种用于电力交易的数据交互模型构建方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。

2、为实现上述目的，一种用于电力交易的数据交互模型构建方法及系统，所述方法包括以下步骤：

3、步骤s1：获取电力交易需求数据；根据电力交易需求数据进行电力交易区块链构建，从而生成电力交易区块链；

4、步骤s2：获取电力交易业务数据；对电力交易业务数据进行导电减损分析，从而生成电力交易基础数据；

5、步骤s3：根据电力交易区块链以及电力交易基础数据进行电力交易智能合约构建，从而生成交易智能合约数据；

6、步骤s4：利用交易智能合约数据对电力交易业务数据进行碳排放奖罚，从而生成碳排放奖罚数据；

7、步骤s5：对碳排放奖罚数据进行自动逻辑执行，从而生成电力交易执行数据。

8、本技术的有益效果在于，通过收集电力交易需求数据有助于了解市场参与者的需求和偏好，从而更好地匹配买卖双方，可以帮助市场参与者预测未来的电力需求和供应，支持更准确的交易决策，基于这些数据构建电力交易区块链有助于实现数据的透明性、安全性和不可篡改性；导电减损分析有助于识别电力交易业务数据中的浪费和损失，提高资源利用效率，生成电力交易基础数据，包括经过减损分析的清晰、准确的数据，为后续的智能合约提供可信数据；电力交易智能合约可以自动执行交易，减少了中介机构的需求，降低了交易成本和风险，智能合约确保了电力交易的透明性和合规性，减少了争议和纠纷，基于区块链的智能合约提供了不可篡改的交易历史记录，可追溯性和可验证性；碳排放奖罚数据的引入有助于推动更可持续的能源生产和电力交易，通过奖励低碳排放生产方式，促进可再生能源的使用和发展，通过对高碳排放生产方式的罚款，减少对环境的不利影响，鼓励绿色能源市场的增长；自动逻辑执行确保了电力交易的迅速执行，减少了交易周期，提高了市场效率，碳排放奖罚数据的自动执行确保了环保政策的执行，降低了碳排放并推动可持续发展，生成的电力交易执行数据有助于监管机构和市场参与者跟踪市场表现和合规性。因此，本发明提供了一种用于电力交易的数据交互模型构建方法及系统，通过根据电力交易需求进行电力交易区块链的构建；通过对电力交易业务数据进行导电减损分析，进而构建电力交易智能合约，以实现分布式的电力交易，提高交易效率和用户满意度以及降低成本和故障率。

9、优选地，步骤s1包括以下步骤：

10、步骤s11：对电力交易需求数据进行数据清洗，从而生成交易需求清洗数据；

11、步骤s12：对电力交易需求数据进行交易需求分析并进行交互基础提取，从而生成交易交互基础数据；

12、步骤s13：根据交易交互基础数据进行电力交易区块链构建，从而生成电力交易区块链。

13、本发明通过数据清洗有助于消除电力交易需求数据中的错误、不一致性和缺失，确保数据的准确性和完整性；交易需求分析有助于理解市场参与者的需求模式、趋势和特点，为决策制定提供洞察；电力交易区块链的构建将市场交易数据记录在不可篡改的区块链上，确保数据的安全性和透明性，可以减少中介机构的需求，降低了交易成本和风险，促进了电力市场的发展，提供了可追溯性和可验证性，有助于监管机构监督市场合规性，减少欺诈和不当行为。

14、优选地，步骤s12包括以下步骤：

15、步骤s121：对电力交易需求数据进行聚类分析，从而生成交易需求分类数据；

16、步骤s122：对交易需求分类数据进行需求分类比例计算，从而生成需求分类占比系数；

17、步骤s123：根据需求分类占比系数对交易需求分类数据进行主成分分析，从而生成需求分类降维数据；

18、步骤s124：对需求分类降维数据进行分类需求优先级排序，从而生成分类需求优先级数据；

19、步骤s125：对分类需求优先级数据进行需求模型提取，从而生成交易需求模型数据；

20、步骤s126：对交易需求模型数据进行交互者数据以及交互者动作关系提取，从而获取交易交互基础数据。

21、本发明通过聚类分析有助于将电力交易需求数据分成不同的群组或类别，根据相似性进行分类，能够帮助识别不同类型的电力需求，例如大型工业需求、居民需求或农业需求，可以更好地理解市场中的不同需求模式，为定价、资源分配和供应链规划提供指导；计算需求分类的比例系数有助于了解不同需求类别在市场中的相对重要性，可以为市场参与者提供数据，指导他们在哪些领域应该加大投入或改进服务；主成分分析有助于将高维度的需求分类数据降维到较低维度，保留主要变化的数据，降维后的数据可以更容易可视化和理解，同时减少了计算和存储的复杂性；通过排序不同需求分类的优先级，可以更好地确定哪些需求在市场中具有更高的重要性和紧急性，有助于市场参与者优化资源分配和交易决策，以满足最关键的需求；提取需求模型可以帮助建立更精确的需求预测和模拟，以便更好地满足市场需求；提取交互者数据和动作关系可以帮助识别市场中不同参与者之间的相互作用和合作模式，有助于优化市场运作，提高市场效率，减少不必要的中介和交易成本。

22、优选地，步骤s124中需求优先级排序通过需求优先级排序计算公式进行计算，其中需求优先级排序计算公式具体为：式中，表示需求分类降维数据的优先级指数，表示需求分类降维数据的重要性权重，表示需求分类降维数据的紧急程度项，表示极限运算中的指数，表示需求分类降维数据的复杂程度项，表示需求分类降维数据的可满足性权重，表示需求分类降维数据的周期性权重，表示需求分类降维数据的可预测性权重，表示需求分类降维数据的关于时间的变化率，表示需求分类降维数据的时间点，表示需求分类降维数据的不确定性程度项，表示需求分类降维数据排序误差纠正量。

23、本发明构造了一种需求优先级排序计算公式，用于对需求分类降维数据进行分类需求优先级排序；公式中用于衡量需求的优先级，较大的p值表示较高的优先级，有助于将需求分类，确保高优先级的需求获得更多的注意和资源，从而提高了需求管理的效率和准确性；允许将更大的重要性分配给某些需求，确保关键需求在排序中具有更高的权重；可以调整需求的紧急程度的影响，有助于在优先级排序中平衡重要性和紧急性；中的和的关系决定了需求的复杂性对优先级的影响，此项在排序中考虑需求的复杂性，确保更复杂的需求得到适当的处理； 通过使用函数，可以引入需求的周期性因素，有助于在排序中考虑需求的周期性变化；中的和用于考虑需求的可预测性，函数确保可预测性高的需求在排序中获得更高的权重；用于衡量需求的不确定性，负根号运算可以降低不确定性高的需求的优先级；用于对排序误差进行纠正，确保排序结果更准确。

24、优选地，步骤s2包括以下步骤：

25、步骤s21：获取电力交易业务数据，其中电力交易业务数据包括用户用电习惯数据、电力传输环境数据、电力耗损数据、电力资源数据以及电力管控条件数据；

26、步骤s22：对用户用电习惯数据进行周期波动预测，从而生成用户周期习惯数据；

27、步骤s23：对电力传输环境数据进行导电评估，从而生成电力减损参数，其中电力减损参数包括电力耗损减损参数以及设备故障减损参数；

28、步骤s24：对电力资源数据、用户周期意向数据以及电力管控条件数据进行比例提取，从而生成周期电力管控系数；

29、步骤s25：利用电力减损参数对电力传输管控数据进行管控优化，从而生成电力管控优化数据；

30、步骤s26：利用周期电力管控系数对每个周期阶段的电力管控优化数据进行电力交易修正，从而生成电力交易基础数据。

31、本发明通过收集电力交易业务数据，可以获得全面的业务数据，包括用户需求、网络情况、资源可用性和管控条件，这些数据为后续分析和优化提供了基础，有助于更好地理解电力市场的现状和挑战；预测用户习惯周期波动有助于了解用户需求的时间变化，例如不同季节或时间段内用户的用电模式和需求变化，可以用于优化电力资源分配和定价策略，以满足用户在不同周期的需求；评估电力传输环境的导电性有助于确定电力传输中的能量损耗情况，电力减损参数的计算可以帮助优化电力传输过程，减少能量损耗，从而提高效率和降低成本；提取周期电力管控系数可以考虑用户需求、资源可用性和管控条件的权衡，以确定每个周期的电力分配比例，有助于在不同周期内合理分配电力资源，以满足不同需求，提高供应链的可持续性；通过电力减损参数进行管控优化可以减少能量损耗，提高电力传输的效率，有助于降低运营成本，并减少不必要的资源浪费，从而提高电力系统的可靠性；通过电力交易修正可以确保在不同周期内的电力分配和交易是合理的，有助于平衡供需，降低市场波动性，提高市场稳定性和效率。

32、优选地，步骤s22包括以下步骤：

33、步骤s221：对用户用电习惯数据进行习惯数据降噪，从而生成用电习惯降噪数据；

34、步骤s222：对用电习惯降噪数据进行趋势分量提取，从而生成习惯变化趋势数据；

35、步骤s223：对习惯变化趋势数据进行季节分量提取，从而生成习惯季节周期数据；

36、步骤s224：对习惯季节周期数据进行残差分量计算，从而生成习惯随机波动数据；

37、步骤s225：根据习惯变化趋势数据、习惯季节周期数据以及习惯随机波动数据进行用户习惯预测，从而生成用户周期习惯数据。

38、本发明通过消除习惯噪音有助于更准确地识别用户的负面习惯，可以帮助电力交易平台更好地理解用户的不满和问题，以及可能的改进点；提取习惯变化趋势有助于了解用户习惯的时间演变，例如负面习惯是否有下降还是持续上升；季节分量提取有助于识别习惯在不同季节或时间段内的周期性变化，可以用于调整电力交易策略，以适应不同季节用户习惯的差异；残差分量计算有助于捕捉习惯数据中未能被趋势和季节性因素解释的随机波动，可以提供更全面的习惯数据，包括非周期性的习惯变化，有助于更准确地进行用户意向预测；用户意向预测可以基于全面的习惯数据来预测用户未来的意向，有助于电力交易平台更好地满足用户需求，提供个性化的服务和定价策略。

39、优选地，步骤s23包括以下步骤：

40、步骤s231：对电力传输环境数据进行空气质量检测，从而生成空气环境数据，其中空气环境数据包括空气压强数据以及空气湿度数据；

41、步骤s232：对空气压强数据进行理想气体定律处理，从而生成空气密度数据；

42、步骤s233：对空气湿度数据中的传输介质表面湿度进行覆盖参数提取，从而生成设备故障减损参数；

43、步骤s234：根据空气密度数据进行电力传输电阻计算，从而生成传输电阻因子；

44、步骤s235：利用传输电阻因子对电力耗损数据进行耗损优化参数提取，从而生成电力耗损减损参数。

45、本发明通过空气质量检测有助于了解电力传输环境的实际条件，包括气压和湿度的因素，生成的空气环境数据提供了关键数据，有助于更好地理解电力传输中可能出现的问题；使用理想气体定律处理空气压强数据可以获得更准确的空气密度数据，有助于更精确地估算电力传输的电阻和功耗；了解传输介质表面的湿度和水分子覆盖参数有助于评估电力设备的健康状况，可以帮助预测设备故障风险，采取维护措施，降低设备损耗；电力传输电阻是一个关键的电力参数，影响电力传输效率和能源损耗，通过计算传输电阻因子，可以更准确地了解电力传输中的电阻情况，有助于优化电力传输的效率；生成电力耗损减损参数有助于优化电力传输过程，减少能源损耗，降低成本，提高能源效率。

46、优选地，步骤s233包括以下步骤：

47、步骤s2331：对空气湿度数据中的传输介质表面湿度进行水分子间距估计，从而生成水分子压强参数；

48、步骤s2332：利用空气密度数据对水分子压强参数进行密度补偿，从而生成水分子密度参数；

49、步骤s2333：对空气湿度数据中的传输介质表面湿度进行水分子覆盖区域划分，从而生成水分子覆盖区域数据；

50、步骤s2334：根据空气密度数据进行介质区域温度计算，从而生成介质区域温度；

51、步骤s2335：对水分子面积数据、水分子密度参数以及介质区域温度进行数据关联，从而生成高温高湿区域数据；

52、步骤s2336：对高温高湿区域数据进行导电评估，从而生成绝缘性能评估数据；

53、步骤s2337：根据绝缘性能评估数据进行传输故障参数提取，从而生成设备故障减损参数。

54、本发明通过估计水分子间距，可以了解空气中水分子的浓度和分布情况，生成水分子压强参数有助于确定水分子在电力传输环境中的压力，这对于评估绝缘性能和电力传输的稳定性至关重要；密度补偿可以校正水分子压强参数，考虑到空气密度的变化，使其更精确，生成水分子密度参数有助于更准确地描述水分子在电力传输环境中的分布情况；水分子覆盖区域数据可用于确定介质表面上水分子的分布和密度，有助于了解介质表面的湿度状况，可能影响绝缘性能；通过根据空气密度计算介质温度，可以更好地了解绝缘材料的工作条件，有助于绝缘性能的评估；高温高湿区域数据的生成可以帮助识别电力传输环境中潜在的高风险区域，其中绝缘性能可能受到挑战，有助于采取预防性维护措施，降低设备故障的风险；通过导电评估，可以评估绝缘材料在高温高湿环境下的性能，绝缘性能评估数据可以提供有关设备在不同条件下的工作情况，有助于制定维护策略；设备故障减损参数的生成可以帮助确定电力设备在高温高湿条件下的性能退化情况，有助于预测设备故障的可能性，采取预防性维护措施，减少设备故障对电力传输的影响。

55、优选地，步骤s2333中水分子覆盖区域划分通过水分子覆盖区域划分计算公式进行计算，其中水分子覆盖区域划分计算公式具体为：式中，表示水分子覆盖区域的面积，表示空气湿度数据，表示空气湿度数据的权重因子，表示极限运算中的指数，表示水分子在传输介质表面上的接触角弧度，表示水分子在传输介质表面上的扩散系数，表示单位时间内湿度的变化，表示传输介质表面化学反应的参数，表示传输介质表面上的角度，表示水分子覆盖参数，表示水分子密度梯度，表示水分子覆盖区域划分偏差补偿值。

56、本发明构造了一种水分子覆盖区域划分计算公式，用于对空气湿度数据中的传输介质表面湿度进行水分子覆盖区域划分；公式中用于表示水分子在传输介质表面的覆盖区域的面积，有助于理解和量化介质表面的湿度分布情况，从而帮助更好地控制和管理湿度；部分将空气湿度数据与的对数运算相乘，有助于考虑湿度数据和某种长度尺度之间的关系，这可以用来调整水分子覆盖区域面积的大小，以反映湿度数据的变化；部分通过极限运算考虑了水分子在传输介质表面上的接触角和湿度梯度的变化，以及与扩散系数和单位时间内湿度的变化有关的因素，有助于考虑介质表面的湿度分布对水分子覆盖的影响；部分通过考虑传输介质表面的化学反应参数进而可以考虑介质表面的物理和化学性质对水分子覆盖的影响。

57、优选地，本发明还提供了一种用于电力交易的数据交互模型构建系统，包括：

58、电力交易区块链构建模块，用于获取电力交易需求数据；根据电力交易需求数据进行电力交易区块链构建，从而生成电力交易区块链；

59、电力交易业务分析模块，用于获取电力交易业务数据；对电力交易业务数据进行水分子导电分析，从而生成电力交易基础数据；

60、电力交易智能合约构建模块，用于根据电力交易区块链以及电力交易基础数据进行电力交易智能合约构建，从而生成交易智能合约数据；

61、碳排放奖罚模块，用于利用交易智能合约数据对电力交易业务数据进行碳排放奖罚，从而生成碳排放奖罚数据；

62、电力交易执行模块，用于对碳排放奖罚数据进行自动逻辑执行，从而生成电力交易执行数据。

63、本技术的有益效果在于，通过收集电力交易需求数据有助于了解市场参与者的需求和偏好，从而更好地匹配买卖双方，可以帮助市场参与者预测未来的电力需求和供应，支持更准确的交易决策，基于这些数据构建电力交易区块链有助于实现数据的透明性、安全性和不可篡改性；导电减损分析有助于识别电力交易业务数据中的浪费和损失，提高资源利用效率，生成电力交易基础数据，包括经过减损分析的清晰、准确的数据，为后续的智能合约提供可信数据；电力交易智能合约可以自动执行交易，减少了中介机构的需求，降低了交易成本和风险，智能合约确保了电力交易的透明性和合规性，减少了争议和纠纷，基于区块链的智能合约提供了不可篡改的交易历史记录，可追溯性和可验证性；碳排放奖罚数据的引入有助于推动更可持续的能源生产和电力交易，通过奖励低碳排放生产方式，促进可再生能源的使用和发展，通过对高碳排放生产方式的罚款，减少对环境的不利影响，鼓励绿色能源市场的增长；自动逻辑执行确保了电力交易的迅速执行，减少了交易周期，提高了市场效率，碳排放奖罚数据的自动执行确保了环保政策的执行，降低了碳排放并推动可持续发展，生成的电力交易执行数据有助于监管机构和市场参与者跟踪市场表现和合规性。因此，本发明提供了一种用于电力交易的数据交互模型构建方法及系统，通过根据电力交易需求进行电力交易区块链的构建；通过对电力交易业务数据进行导电减损分析，进而构建电力交易智能合约，以实现分布式的电力交易，提高交易效率和用户满意度以及降低成本和故障率。