一种面向电力日滚动撮合交易的人机协同智能体决策方法及系统与流程

本发明涉及电力市场交易辅助决策，具体涉及一种面向电力日滚动撮合交易的人机协同智能体决策方法及系统。

背景技术：

1、随着我国电力市场化改革的不断深入，电力现货市场建设加速推进，日内滚动撮合交易作为现货市场的重要组成部分，允许市场主体在接近实时运行的时间窗口内连续进行电力买卖，从而为新能源消纳及负荷波动提供灵活调节手段。在该类交易模式下，市场出清价格受到实时负荷变化、新能源（风电、光伏）出力波动以及电网阻塞等多重不确定因素影响，呈现出波动快、变化复杂且预测难度大的特点。在此背景下，售电公司等市场主体亟需借助高效、智能的交易辅助工具，以提升对市场变化的响应能力和决策效率。

2、现有技术主要包括人工主导的多工具组合模式以及简单程序化交易接口模式，均存在明显不足：在人工多工具模式下，负荷预测、电价预测、策略制定及交易申报等流程分散于多个独立系统，数据流转依赖人工操作，导致工作流割裂、效率低下且易产生人为错误，同时策略依赖经验难以量化回测，风控主要依赖事后或人工判断，缺乏实时性与系统性；而在程序化交易模式下，则存在对交易中心api依赖强、策略与执行耦合紧密、缺乏灵活调整能力的问题，且其风控机制多为简单阈值控制，难以适应动态变化的市场规则，同时缺乏有效的人机协同与应急中断机制，在极端市场情况下存在失控风险，难以满足电力滚动撮合交易中对高实时性、安全性及精细化控制的需求。

3、在所述背景技术部分公开的上述信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此它可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种面向电力日滚动撮合交易的人机协同智能体决策方法及系统，以解决上述背景技术中的问题。

2、为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种面向电力日滚动撮合交易的人机协同智能体决策方法，包括以下步骤：

3、采集电力中长期滚动撮合交易历史数据、代理用户历史负荷数据以及历史气象数据、新能源出力及火电竞价空间历史数据，对采集的数据进行统一存储与处理，形成包含市场状态信息、负荷变化信息以及用户私有出力数据的历史数据集合；

4、对历史数据集合进行负荷预测、竞价空间预测以及电价预测，并基于预测结果生成包含交易标的日、时段、交易方向、目标价格及撮合电量的标准化交易策略指令；

5、针对标准化交易策略指令，实时获取滚动撮合交易盘面价格信息及成交信息，计算总撮合目标量与已成交量之间的差值以得到当前剩余操作电量，并基于盘面价格变化生成对应的交易申报决策；

6、在执行交易申报过程中，对交易申报决策进行申报量约束、价格范围约束、申报频率约束以及盘面有效性校验处理，并根据校验结果完成自动申报或人工确认申报，同时记录交易执行过程中的全部操作信息以用于后续复盘分析。

7、围绕新能源出力分解过程中的比例关系处理，通过对不同类型出力数据进行解析与组合计算，形成稳定的负荷预测结果，步骤如下：

8、接收新能源总加数据（周）与风电日前出力数据，对两类数据执行时间戳匹配处理，按照15min区间划分为96点连续时序数据，并对其余时刻点执行插值补全，随后计算两类数据差值形成预估光伏出力数据序列；

9、读取光伏日前出力数据，将其与预估光伏出力数据逐时刻进行比值计算，生成光伏比例系数序列，同时对异常比例值执行筛选处理，包括设定比例上下界并剔除超出范围的数据点；

10、对比例系数序列按照日期维度进行分组处理，并对每个时间分段执行均值计算、离散点平滑处理及连续性修正，形成稳定比例曲线数据；

11、对比例曲线执行趋势扫描处理，提取起始变化点、峰值点及结束变化点，构建对应时间索引集合，并输出负荷预测数据序列。

12、结合时间序列变化特征，通过关键节点提取与数据拟合处理，构建连续风电出力变化趋势曲线，步骤如下：

13、对比例曲线执行全量遍历分析，通过检测曲线斜率变化识别起始点、终止点及峰值点，并记录对应时间索引及比例值；

14、根据识别结果读取对应时间点的新能源出力数据与风电比例数据，并将两类数据进行统一映射，构建关键节点数据集合；

15、对关键节点集合执行加权组合计算，按照比例关系推导各节点风电出力值，并通过节点间插值方式形成离散风电出力数据点集合；

16、对离散数据点执行曲线拟合处理，生成连续风电出力变化趋势曲线，并按照时间顺序输出完整出力序列。

17、基于新能源出力变化与历史竞价空间数据之间的关联关系，对未来竞价空间进行推导计算，步骤如下：

18、提取目标日前竞价空间数据，同时读取对应日期新能源出力数据，对两类数据执行时间粒度统一处理并构建数据对齐序列；

19、对连续日期新能源出力数据执行差分计算，得到逐时刻出力变化量序列，并对变化量进行正负标识；

20、将出力变化量映射至竞价空间数据，通过加减运算逐时刻修正原始竞价空间数据，形成目标日竞价空间计算结果；

21、对计算结果执行连续性校验处理，包括异常值修正与序列平滑处理，并生成完整竞价空间预测曲线。

22、围绕不同市场价格之间的差值关系，通过多价格数据比对生成交易判断信号，步骤如下：

23、读取中长期价格数据及日前出清预测价格，并对两类数据执行时间对齐与格式标准化处理；

24、对每一时间点执行比较运算，从中长期价格与日前出清预测价格中提取最小值，生成参考价格序列；

25、获取撮合市场实时价格数据，将其与参考价格逐时刻执行差值计算，形成初始价差数据；

26、对价差数据执行符号识别及数值输出处理，生成标准化价差信号序列。

27、结合交易执行过程中电量变化情况，通过目标电量与成交电量差值计算形成可操作电量控制机制，步骤如下：

28、提取策略指令中的总撮合目标量，并按照时间维度划分为多个时间段目标量序列；

29、读取当前市场实时交易数据，对已申报已成交电量执行累计计算并形成当前已成交电量序列；

30、将总撮合目标量与已成交电量逐时刻进行差值计算，得到剩余可申报电量序列；

31、将剩余申报作电量映射至当前交易周期，用于限定申报电量范围并更新执行状态数据。

32、结合剩余可申报电量序列的动态变化情况，对各时间段目标量序列进行同步修正处理，并将修正结果与当前已成交电量序列进行匹配校验，生成更新后的可操作电量分配结果，同时将该分配结果关联至交易申报流程以形成连续执行控制数据。

33、根据盘口价格波动特征及监盘参数配置，通过价格区间判断形成对应交易申报策略，步骤如下：

34、接收监盘价格参数，同时读取实时符合申报规则要求的买方价与卖方价数据，构建盘口价格数据集合；

35、将监盘价格与买方价进行比较运算，输出对应关系判断结果；

36、对监盘价格在买方价与卖方价之间的区间位置进行判定，形成区间判断结果；

37、根据比较结果与区间判断结果组合生成申报价格数据及交易方向数据。

38、围绕交易申报过程中的多维数据条件，通过多项校验规则对申报行为进行一致性检查，步骤如下：

39、对申报电量执行范围检测，判断其是否满足最小申报量要求及最大申报量限制，并标记检测结果；

40、对申报价格执行区间匹配运算，判断其是否处于预设价格范围内，并记录校验状态；

41、对单位时间内申报次数执行统计计算，将统计结果与预设阈值进行比较，输出频率检测结果；

42、对盘口挂单量执行筛选处理，识别低于预设阈值的挂单数据，并过滤对应价格信号形成最终校验结果。

43、一种面向电力日滚动撮合交易的人机协同智能体决策系统，包括数据获取与处理模块、预测与策略生成模块、自动盯盘与申报模块以及数据与日志模块：

44、数据获取与处理模块：用于采集电力现货中长期滚动撮合市场交易历史数据、代理用户历史负荷数据、历史气象数据、新能源出力数据、火电竞价空间历史数据及历史操作记录数据，对采集数据执行统一处理，形成包含市场状态信息、负荷变化信息、新能源出力信息及操作行为信息的基础历史数据集合；

45、预测与策略生成模块，用于替代人工多工具分析并提供数据驱动决策，执行新能源出力解耦、光伏比例系数计算及曲线拟合处理，生成预估风电出力曲线和光伏出力曲线，计算目标日竞价空间并进行分时段调整，进一步基于竞价空间及新能源出力进行电价量化预测，并基于回收规则与价差信号构建策略决策逻辑，输出包含标的日、时段、交易方向、目标价格及撮合电量的标准化策略指令；

46、自动盯盘与申报模块，通过可视化盯盘大屏展示市场价格信息、电价预测结果及持仓变化情况，并提供策略配置及监盘参数设置功能。执行标准化策略指令，包括盯盘模块、决策模块及申报模块，其中盯盘模块用于获取市场数据并跟踪总撮合目标量及已成交量以计算敞口电量，决策模块基于实时价格执行单方向或双方向监盘逻辑生成交易申报决策，申报模块用于完成交易申报并执行申报量、价格、频率及盘面量校验，同时支持半自动模式、全自动模式及一键暂停；

47、数据与日志模块，用于记录策略接收、市场数据、决策过程、申报指令及执行结果，并基于记录数据进行交易复盘及收益归因分析。

48、在上述技术方案中，本发明提供的技术效果和优点：

49、本发明显著提升交易执行效率与准确性，通过构建贯通数据获取、策略生成与自动执行的一体化工作流体系，消除了不同系统之间数据反复切换与人工搬运的低效环节，使交易流程实现连续化与自动化运行。交易员无需再进行繁琐的手工填报操作，从而能够将主要精力投入到策略监控、参数优化及异常处理等更高价值环节。同时，自动化填报机制结合多层级校验逻辑，在申报前对电量、价格及频率等关键参数进行严格检查，从源头上避免因人为操作失误导致的申报偏差，显著提升交易执行的稳定性与准确性。

50、本发明实现了交易策略从经验驱动向数据驱动的科学化转变，通过构建量化决策模型与全链路日志记录体系，使策略制定过程具备可计算、可验证与可优化的特征。每一项策略在执行前均可进行量化推演，在执行后可基于真实数据进行复盘分析，从而形成完整的评估闭环。通过持续积累历史执行数据与分析结果，能够对策略参数进行系统性优化，使策略逐步从依赖个人经验的艺术判断转化为基于数据反馈的科学决策，有效提升策略的稳定性、可复制性及长期演进能力。

51、本发明构建了主动、动态、可靠的实时风控体系，将风险控制机制嵌入交易执行全过程中，而非依赖事后校验或静态阈值限制。在执行过程中，通过持续监控交易进度与关键状态变量，动态计算可操作范围并实时调整执行策略，使风险控制与交易行为同步进行。特别是在连续撮合交易场景下，可根据实时成交情况不断更新剩余可操作空间，有效避免因多次交易累积而触发中长期持仓比例约束或回收机制，从而在复杂且快速变化的市场环境中保持交易行为始终处于安全边界内。

52、本发明提升了系统对异构交易环境的适应性与可扩展性，通过将执行能力设计为独立层级，使其能够根据不同交易平台的接口条件灵活调整实现方式。当交易环境提供标准接口时，可直接进行系统对接实现自动化执行；当仅具备图形界面时，也可通过模拟交互方式完成操作，从而保证在不同技术条件下均能实现一致的执行效果。该分层结构使策略生成与执行过程相互独立，上层策略逻辑可以快速迁移至不同市场或平台中部署，降低系统改造成本，同时提升整体扩展能力与应用灵活性。