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一种分布式电力交易信用评价方法

沈一民、徐鸣、林女贵、肖元正、罗秀华、林燕、潘舒宸、陈菲菲、郑美春、童刚、曾振坤、蒲建发、梁钦赐、孔美美、吴飞、钱晓瑞、余陆唯、詹祥澎
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沈一民 专利 35
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商业信息通信行业流程商务信息处理
徐鸣 专利 38
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模式识别数据类型信息通信行业流程
林女贵 专利 48
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信息通信行业流程商务信息处理行政管理
肖元正 专利 20
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模式识别数据类型信息通信行业流程
罗秀华 专利 12
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信息通信行业流程商务信息处理商业
林燕 专利 23
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信息通信行业流程商务信息处理计算技术
潘舒宸 专利 45
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模式识别数据类型信息通信行业流程
陈菲菲 专利 34
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数据类型模式识别信息通信行业流程
郑美春 专利 19
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数据类型信息通信行业流程商务信息处理
童刚 专利 5
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商业信息通信行业流程商务信息处理
曾振坤
机构 暂无
技术领域 暂无
蒲建发
机构 暂无
技术领域 暂无
梁钦赐
机构 暂无
技术领域 暂无
孔美美 专利 29
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物理仪器计算技术数字信息传输
吴飞 专利 177
东北电力大学
计算技术物理仪器电子数据处理
钱晓瑞 专利 84
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数据类型模式识别商业
余陆唯 专利 6
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信息通信行业流程商务信息处理商业
詹祥澎 专利 77
国网能源研究院有限公司
数据类型模式识别商业

摘要

本发明涉及一种分布式电力交易信用评价方法,选取评价指标构建电力市场交易主体在电力市场中的指标体系,采用机器学习方法先对交易主体进行无监督的信用聚类,再使用熵权法计算电力交易各个指标的权重,进行加权,构造K‑means‑EWM电力交易信用评价模型;本方法可以弥补评价主体单一的缺点,分布式电源交易主体的角色灵活可变,因此考虑了所有交易主体可能的指标选取,更适用于分布式交易下的交易主体信用评价;弥补使用单一方法的缺陷,选取无监督机器学习K‑means和综合性评价方法EWM混合的混合建模方式,弥补了单种方法的缺陷;构建先聚类后打分的新型评价思路,可以减少后续奖惩政策的成本。

暂无引用专利