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龙图腾网获悉中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司申请的专利一种风电场参与电力市场投标方法、装置、设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115564602B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211281056.X，技术领域涉及：G06Q30/08；该发明授权一种风电场参与电力市场投标方法、装置、设备及介质是由刘雅欣;张燧;李小翔;王青天;邸智;黄思皖设计研发完成，并于2022-10-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种风电场参与电力市场投标方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种风电场参与电力市场投标方法、装置、设备及介质，本方法利用SSA‑BiGRU‑Attention模型预测电价，利用基于KELM‑ALO‑半参数法的风电功率概率密度预测模型以表征风电功率的不确定性；构建风电场参与电力市场的收益模型，并以风电场收益最大为目标函数，利用改进鲸鱼算法求解模型，得到风电场参与电力市场的投标功率。利用SSA‑BiGRU‑Attention模型解决了目前投标方法中未考虑电价的问题，利用KELM‑ALO‑半参数法更为准确地描述风电功率的概率密度，采用改进鲸鱼算法提高了模型的收敛速度和精度，最终较为精确地确定了风电场参与电力市场的投标功率。

本发明授权一种风电场参与电力市场投标方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种风电场参与电力市场投标方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取电价影响因素数据； 将所述电价影响因素数据输入预设的SSA-BiGRU-Attention模型，所述SSA-BiGRU-Attention模型输出电价预测结果； 获取当前的数值天气预报数据和真实风电功率数据； 将所述当前的数值天气预报数据和真实风电功率数据输入预设的KELM-ALO模型，所述KELM-ALO模型输出次日风电功率预测值； 基于所述次日风电功率预测值，利用半参数法得到次日风电功率预测值的概率密度预测函数； 基于所述电价预测结果和次日风电功率预测值的概率密度预测函数，建立风电场参与电力市场的收益模型； 以风电场收益最大为目标函数，利用改进鲸鱼算法求解所述风电场参与电力市场的收益模型，得到风电场在电力市场的投标功率； 所述将所述当前的数值天气预报数据和真实风电功率数据输入预设的KELM-ALO模型的步骤中，所述KELM-ALO模型的获取方式如下： 根据数值天气预报数据和真实风电功率数据的历史数据，利用ALO算法优化KELM模型的核参数，得到最优核参数； 将所述最优核参数代入KELM模型中得到KELM-ALO模型； 所述KELM-ALO模型如下： 式中：N为历史数据个数；w为风速；为核函数；T为预测目标值向量；I为单位矩阵；C为核参数；为核矩阵； 所述基于所述次日风电功率预测值，利用半参数法得到次日风电功率预测值的概率密度预测函数的步骤，具体包括： 利用Hill图法确定次日风电功率预测值的阈值u；小于u的部分作为峰部进行分段KDE，得到密度函数；大于u的部分作为尾部进行GPD，得到密度曲线； 将与相结合，得到半参数混合模型的概率密度曲线； 利用SG算法平滑曲线阈值u周边不连续的部分，得到次日风电功率的概率密度预测函数。

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