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摘要：本发明涉及电力市场技术领域，尤其涉及基于AI的新能源场站面向现货市场的功率曲线寻优方法，为了基于电力交易市场中的现货规则，构建日前现货市场最优功率曲线申报模型，本发明提供了基于AI的新能源场站面向现货市场的功率曲线寻优方法，包括获取数据建立日前出清电价预测模型，通过历史日前出清电价和实时出清电价计算历史价差，建立多种模型对价差预测，并结合历史日前出清电价和价差方向的统计关系，计算出价差方向和调节概率，基于调节概率和调整前的功率预测值校正上述调整比例，计算调节后的功率预测值。综上，确定了功率曲线的调整方向和调节比例后，从而确定在日前市场中，新能源场站的获利最优功率预测曲线。
主权项：1.基于AI的新能源场站面向现货市场的功率曲线寻优方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1,获取多种数据源数据；S2,对数据处理，建立数据特征集；S3,选择重要特征；S4,建立基于机器学习的日前出清电价预测模型，预测日前出清电价；S5,计算历史价差，所述计算历史价差方式包括以下步骤：价差＝日前出清价格-实时出清价格调节方向：价差小于等于0向下调节功率曲线，价差大于0向上调节功率曲线；S6,建立多种模型对价差预测；S7,计算调节方向和调节概率；S8,向上调节比例网格和向下调节比例网格计算；S9，根据日前预测电价和向上调节比例网格及向下调节比例网格，计算出某时刻的调节比例；S10,划分价格段更新调节方向和调节概率；S11，基于调节比例t、向上调节概率p向上调节、向下调节概率p向下调节、调整前Q调整前的功率预测和装机容量计算校正调节比例t‘；具体步骤如下：Q调整前20％装机容量，t‘＝t*1+|p向上调节-p向下调节|；20％装机容量＝60％装机容量，t‘＝t；Q调整前＝60％装机容量，t‘＝t*1-|p向上调节-p向下调节|；S12，基于上述的校正调节比例t‘、调节方向、调整前的功率预测Q调整前，计算调整后Q调整后的功率预测，其计算方式为：Q调整后＝t‘*Q，如果Q调整后＜0，则；Q调整后＝0，如果Q调整后＞＝0装机容量，则Q调整后＝装机容量。
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