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申请/专利权人：北京爱朗格瑞科技有限公司

摘要：本发明公开了一种多维度跨省能源交易决策支持系统，涉及数据分析技术领域，本发明包括采集模块、评级模块、修正模块、分析模块及决策支持模块；采集模块用于收集不同省份的能源交易数据及用户查询需求；本发明，通过采集模块全面收集不同省份的能源交易数据及用户查询需求，包括能源价格、交易量、供需信息及政策变化等，克服了现有系统数据收集局限性的问题，评级模块进一步对目标省份的交易基础优先级进行综合评估，考虑了能源价格、交易量、设施信息、历史交易案例及风险指数等多个维度，提供了更为全面和深入的决策支持。

主权项：1.一种多维度跨省能源交易决策支持系统，其特征在于，包括：采集模块，用于收集不同省份的能源交易数据及用户查询需求，具体步骤如下：收集各省的能源交易数据，包括能源价格、交易量、供需信息及政策变化；再对用户的查询需求进行确定，确定用户所需查询向内交易地点，并根据用户所需向内交易地点确定该交易地点的所属省份，并记为咨询省份，查询该咨询省份对应能源与其他省份交易配置的能源输送的基础设施，并确定咨询省份以完成对应能源输送基础设施配置的省份，并记为目标省份；对目标省份的数量进行验证，当目标省份的数量大于一个，则对所有目标省份的交易优先级进行评级；当目标省份的数量只有一个时，则以该目标省份作为交易参考省份，并分析该交易参考省份的能源交易决策信息；当不存在目标省份时，则用户查询的该咨询省份对应能源并没有与其他省份配置能源输送基础设施，并提示用户更改查询向内交易地点或能源类型；评级模块，用于对目标省份的交易基础优先级进行评估，具体过程如下：首先对目标省份的基础交易数据进行获取，并根据目标省份的基础交易数据综合分析目标省份的基础优先级，其中目标省份的基础交易数据包括：能源价格、交易量、设施信息、历史交易案例及风险指数，并根据基础交易数据分别得到能源价格、量评值、设评值、历评值及风指值，归一化处理后代入以下公式：以得到基评值JPZ，式中分别为能源价格、量评值、设评值、历评值及风指值的预设权重系数；分别为能源价格、量评值、设评值、历评值及风指值，并将得到的基评值JPZ作为衡量目标省份的基础优先级的标准；修正模块，用于对衡量目标省份基础优先级的基评值JPZ进行修正，确定最后的交易参考省份；完成对目标省份的基础优先级的确定后，再通过干扰参数对衡量目标省份基础优先级的基评值JPZ进行修正，其中干扰参数包括：能源供应稳定性、经济与财务指标及用户满意度，并通过干扰参数分别分析得到段频值、经财值及均评值，分别标定为d、c及j，归一化处理后代入以下公式：以得到修正指数XZS，式中分别为段频值、经财值及均评值的预设权重系数；再将得到的修正指数XZS与衡量目标省份基础优先级的基评值JPZ相乘以得到评级值，并以此评级值作为基评值JPZ进行修正后的结果；将所有目标省份计算得到的评级值按照大小进行排序，筛选出评级值最大的目标省份，以此目标省份作为交易参考省份；分析模块，用于对确定后的交易参考省份的能源交易决策信息进行分析，具体步骤如下：筛选采集模块采集的各省的能源交易数据中交易参考省份的能源交易信息，具体包括交易参考省份的历史能源价格、交易量、库存水平、需求预测、供应能力、政策文件及市场新闻；再对筛选出来的交易参考省份的能源交易信息进行清洗，处理缺失值、异常值和重复记录，并将能源交易信息标准化或归一化，形成预备能源交易数据集；通过预备能源交易数据集中提取决策特征，包括时间序列特征、统计特征及技术经济指标，确定统计模型或机器学习算法进行建模，其中统计模型或机器学习算法包括ARIMA、随机森林或神经网络；再通过模型对提取的特征进行分析，具体的：价格波动分析：使用时间序列分析技术，包括ARIMA模型，分析能源价格的历史走势和预测未来波动；供需关系分析：评估不同地区的能源供需平衡状态，识别供需紧张或过剩的时段；政策影响分析：分析政策变化对能源市场的潜在影响，包括税收优惠、补贴政策及环保法规；并使用交叉验证方法评估模型的性能，根据验证结果自适应调整模型参数；再对交易参考省份的能源交易风险进行评估，包括价格波动风险及供应中断风险，同时创建不同的市场情景，模拟不同影响能源市场的事件；决策支持模块，用于根据分析结果为用户提供决策报告。

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