本发明涉及数据交易，尤其涉及一种基于电力计量的数据集市交易平台。
背景技术：
1、数据交易技术领域专注于通过数字平台实现数据资源的买卖和交换，包括数据收集、处理、分析及交易机制的建设，领域致力于提升数据的价值利用，确保数据交易的透明度和安全性，同时促进市场效率。关键技术包括数据加密、隐私保护、智能合约以及交易算法的开发，旨在创建可靠和高效的数据市场环境，数据交易平台配备先进的分析工具，以支持数据的实时处理和优化决策，增强用户体验和满足不同行业的需求。
2、其中，数据集市交易平台是一个专门为电力行业设计的数据交易平台，允许用户买卖或交换电力消费和生产过程中生成的数据。该平台的用途包括促进电力数据的透明度，支持电力市场的定价机制，以及提供实时数据分析以优化电力分配和消费，通过这种方式，电力供应商和消费者能够更有效地管理资源，响应市场变化，同时推动可再生能源和能效项目的实施。
3、现有的数据集市交易平台包括数据加密、隐私保护等多种安全措施，并且侧重于提升数据的价值利用和市场效率，但现有技术缺乏针对特定行业如电力行业的实时数据监测和动态响应机制。现有技术多侧重于数据的长期分析和存储，而对于实时数据变化的敏感度和响应速度不足，包括在电力市场这种需求迅速变化的环境中，这种不足导致对市场波动的反应滞后，从而影响决策的时效性和准确性，现有技术在数据流动和价格调整机制上不够灵活，难以快速适应市场供需的实时变化，导致资源分配不均，影响电力资源的有效利用和市场的整体健康。
技术实现思路
1、本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种基于电力计量的数据集市交易平台。
2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种基于电力计量的数据集市交易平台包括：
3、数据结构分析模块接收电力交易数据，并进行时间序列分解，区分季节性、趋势和随机波动，计算交易数据的关键特征，生成季节趋势拆分结果；
4、异常模式定位模块基于所述季节趋势拆分结果，比较剩余波动与历史数据，标识偏差超标的交易为异常，监控交易周期数据变化，生成异常模式识别结果；
5、应急管理模块根据所述异常模式识别结果，制定实时应对方案，调整警报级别，输出警报信号，并更新监控参数，生成应急执行详情记录结果；
6、交易模式识别模块分析所述异常模式识别结果，识别交易网络中的关键交易节点和潜在风险行为，分析交易节点交易模式和关系密度，生成风险行为分析结果；
7、交易流配置模块基于所述风险行为分析结果，调整交易网络中的数据流向，优化交易节点的交易量和路径，生成交易流优化结果；
8、价格动态调整模块利用所述交易流优化结果，根据市场供需更新和调整电力数据价格，实时优化定价方案，生成价格调整完成记录。
9、作为本发明的进一步方案，所述季节趋势拆分结果包括季节分量、趋势分量、随机分量，所述异常模式识别结果包括异常波动标准、历史对比差异、周期性偏差指标，所述应急执行详情记录结果包括警报激活状态、应急响应策略、监控更新数据，所述风险行为分析结果包括节点行为异常、关系网络密度、风险点标识，所述交易流优化结果包括流向调整策略、节点交易优化、风险降低措施，所述价格调整完成记录包括调整后价格、响应时间效率、供需平衡状态。
10、作为本发明的进一步方案，所述数据结构分析模块包括：
11、时间序列分解子模块接收电力交易数据，进行时间序列分解，设定初始分解参数，进行季节性、趋势和随机波动的分解，调整分解参数，验证分解结果的合理性，得到交易数据的分解结果；
12、特征计算子模块基于所述交易数据的分解结果，提取交易数据的波动幅度，进行频率变化分析，计算周期性特征，采用适应性参数优化关键特征，得到关键特征识别结果；
13、周期性变化分析子模块基于所述关键特征识别结果，进行季节趋势分析，拆分季节性变化，分析长期趋势，结合周期性特征，调整趋势拆分参数，验证季节趋势的准确性，得到季节趋势拆分结果。
14、作为本发明的进一步方案，所述异常模式定位模块包括：
15、波动偏差计算子模块基于所述季节趋势拆分结果，进行剩余波动的提取，设定初始偏差阈值，比较阈值与历史数据的偏差，记录偏差值并调整计算参数，生成波动偏差测量结果；
16、异常指标计算子模块基于所述波动偏差测量结果，提取每个交易数据的波动值，计算异常指标，设定异常范围，比较异常指标与预设范围，将超出预设范围的数据标识为异常并进行记录，得到异常检测结果；
17、周期监测子模块基于所述异常检测结果，采用时间序列分析方法，监测每个交易周期的数据变化，提取周期内的数据波动，分析异常数据的变化趋势，记录异常变化情况，得到异常模式识别结果。
18、作为本发明的进一步方案，所述时间序列分析方法的公式如下：
19、
20、其中，为时间t的预测值，μ为常数项，φ为自回归系数，yt-1为时间t-1的实测数据，θ为移动平均系数，∈t-1为时间t-1的误差项，α1为滞后两期数据的回归系数，xt-2为时间t-2的数据值，β1为数据变化量的系数，δyt-1为时间t-1的实测数据的变化量。
21、作为本发明的进一步方案，所述应急管理模块包括：
22、实时应对方案子模块基于所述异常模式识别结果，制定实时应对方案，分析异常数据的类型和范围，分配处理资源，进行异常数据分类处理，确定优先处理项，并安排应对步骤，生成应急管理输出方案；
23、警报调整子模块基于所述应急管理输出方案，调整平台警报级别，设定警报参数，进行警报级别分类，若触发警报信号，并发送警报信息，记录警报触发时间和影响范围，监控警报效果，生成警报配置更新结果；
24、参数更新子模块基于所述警报配置更新结果，同步更新平台的监控参数，设定新的监控指标，进行参数校准，检测潜在风险，并记录更新后的参数，调整监控策略，生成应急执行详情记录结果。
25、作为本发明的进一步方案，所述交易模式识别模块包括：
26、关键节点识别子模块基于所述异常模式识别结果，进行交易网络数据收集，并进行交易节点信息提取，对交易节点分类，分析交易节点间的互动频率，通过比较交易量的差异，标记关键节点，生成关键交易节点识别结果；
27、关系密度分析子模块基于所述关键交易节点识别结果，进行交易节点的交易模式分析，提取交易节点间的交易频率和交易金额，进行关系密度计算，并进行关系分类，评估交易节点之间的交易紧密程度，生成关系强度评估数据；
28、潜在风险评估子模块基于所述关系强度评估数据，采用k-means聚类算法，进行交易网络中的潜在风险行为分析，检测交易模式的异常情况，通过识别风险交易节点，评估风险节点的交易行为，揭示潜在问题，记录风险行为情况，生成风险行为分析结果。
29、作为本发明的进一步方案，所述k-means聚类算法的公式如下：
30、
31、其中，j为聚类误差平方和，k为聚类中心的数量，n为样本总数，为第i个聚类中第j个样本点，μi为第i个聚类中心，wij为样本点的权重系数，λ为正则化参数，c为数据集的质心。
32、作为本发明的进一步方案，所述交易流配置模块包括：
33、数据流调整子模块基于所述风险行为分析结果，进行交易网络中数据流向的调整，分析当前交易数据流向，确定数据流瓶颈，设定调整参数，重新配置数据流向，通过修改数据路径分配，并进行数据流动情况的监控，得到网络流动性调整数据；
34、交易量优化子模块基于所述网络流动性调整数据，进行交易节点的交易量优化，分析交易节点的交易量，识别负荷节点，并重新分配交易量，调整交易负荷，设定优化参数，并记录交易量分布，生成优化后的交易分布数据；
35、路径优化子模块基于所述优化后的交易分布数据，优化交易路径，分析交易节点间的交易路径，识别冗余路径，设定路径优化参数，通过调整路径长度和流量，并记录交易路径信息，生成交易流优化结果。
36、作为本发明的进一步方案，所述价格动态调整模块包括：
37、市场供需评估子模块基于所述交易流优化结果，进行电力市场供需状态的评估，收集当前市场供需数据，并进行数据整理，分析供需变化情况，识别供需不平衡，设定评估参数，通过调整参数进行验证，得到市场需求响应状况；
38、实时定价方案子模块基于所述市场需求响应状况，进行实时电力定价方案的制定，分析供需数据并提取关键指标，设定定价参数，通过调整参数优化价格，进行市场价格的更新，记录定价方案细节，生成定价参数调整结果；
39、价格更新监控子模块基于所述定价参数调整结果，监控价格调整过程并提取数据，记录每次调整的数据，更新价格变动情况，通过比对历史数据进行验证，生成价格调整完成记录。
40、与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：
41、本发明中，通过细化数据处理流程和增强交易透明性及响应能力，提供显著的效能增强，通过详细监测电力数据的季节性和趋势偏差，允许平台实时识别与历史模型不符的数据异常，从而实现对异常交易的快速识别和响应。这种监测不仅限于识别，还包括对风险的深入分析和交易模式的梳理，使得任何潜在的风险行为都能在形成初期就被探测并且分析，通过对交易节点的交易量和路径的动态调整，优化数据流向，确保电力数据的市场价格实时反映供需变化，提高市场的运作效率，增强市场对突发事件的适应能力，提高电力分配的合理性和经济效益。
1.一种基于电力计量的数据集市交易平台，其特征在于，所述平台包括：
2.根据权利要求1所述的基于电力计量的数据集市交易平台，其特征在于：所述季节趋势拆分结果包括季节分量、趋势分量、随机分量，所述异常模式识别结果包括异常波动标准、历史对比差异、周期性偏差指标，所述应急执行详情记录结果包括警报激活状态、应急响应策略、监控更新数据，所述风险行为分析结果包括节点行为异常、关系网络密度、风险点标识，所述交易流优化结果包括流向调整策略、节点交易优化、风险降低措施，所述价格调整完成记录包括调整后价格、响应时间效率、供需平衡状态。
3.根据权利要求1所述的基于电力计量的数据集市交易平台，其特征在于：所述数据结构分析模块包括：
4.根据权利要求1所述的基于电力计量的数据集市交易平台，其特征在于：所述异常模式定位模块包括：
5.根据权利要求4所述的基于电力计量的数据集市交易平台，其特征在于：所述时间序列分析方法的公式如下：
6.根据权利要求1所述的基于电力计量的数据集市交易平台，其特征在于：所述应急管理模块包括：
7.根据权利要求1所述的基于电力计量的数据集市交易平台，其特征在于：所述交易模式识别模块包括：
8.根据权利要求7所述的基于电力计量的数据集市交易平台，其特征在于：所述k-means聚类算法的公式如下：
9.根据权利要求1所述的基于电力计量的数据集市交易平台，其特征在于：所述交易流配置模块包括：
10.根据权利要求1所述的基于电力计量的数据集市交易平台，其特征在于：所述价格动态调整模块包括：
