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龙图腾网获悉陕西沃孚电力科技有限公司申请的专利一种能够表征市场波动特性的电力现货交易数据时序挖掘方法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：CN121352906B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202511915382.5，技术领域涉及：G06Q30/06；该发明授权一种能够表征市场波动特性的电力现货交易数据时序挖掘方法是由王立龙设计研发完成，并于2025-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种能够表征市场波动特性的电力现货交易数据时序挖掘方法在说明书摘要公布了：本发明涉及电力交易数据处理技术领域，公开了一种能够表征市场波动特性的电力现货交易数据时序挖掘方法，包括：对电价数据执行变分模态分解，利用核密度估计锁定概率密度波谷以确定动态分流阈值，据此将分量路由至趋势或波动通道，分别利用线性外推模型及引入因果掩码的多头注意力机制生成预测值并叠加，本发明利用数据拓扑形态实现非平稳环境下的自适应边界锁定，并通过互信息因果门控阻断无效特征干扰，解决传统模型在均值回归与尖峰捕捉间的矛盾，提升预测结果的有效性。

本发明授权一种能够表征市场波动特性的电力现货交易数据时序挖掘方法在权利要求书中公布了：1.一种能够表征市场波动特性的电力现货交易数据时序挖掘方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S100，获取目标节点的电力现货交易电价历史时序数据，节点边际电价反映系统供需关系与网络阻塞状况，利用变分模态分解算法将电价历史时序数据分解为若干具有不同中心频率的本征模态函数分量；本征模态函数的分解个数依据中心频率观察法确定：预设初始值进行试分解，计算各模态分量的中心频率，若存在两个模态的中心频率差值小于预设阈值或频谱重叠度超过设定限值，则减小值并重新分解，直至各本征模态函数分量在频域上无混叠，执行谱相关性迭代闭环标定规程； 步骤S200，计算各本征模态函数分量的样本熵并建立样本熵集合，利用核密度估计算法生成样本熵集合的概率密度函数曲线，识别概率密度函数曲线中存在的两个局部极大值峰，搜索位于两个局部极大值峰之间的概率密度全局极小值点，将概率密度全局极小值点对应的熵值设定为动态分流阈值； 步骤S300，将样本熵小于动态分流阈值的本征模态函数分量输入基础趋势处理分支并累加重构为基础趋势序列，将样本熵大于动态分流阈值的本征模态函数分量输入随机波动处理分支并累加重构为随机波动序列； 步骤S400，在基础趋势处理分支中，利用差分自回归移动平均模型对基础趋势序列进行线性外推计算，得到趋势预测值； 步骤S500，在随机波动处理分支中，获取待预测时刻及历史时刻的外部驱动因子数据，计算外部驱动因子数据与随机波动序列在预设短周期窗口内的互信息值，构建相关性掩码矩阵，实施指令级计算图坍缩控制，将掩码矩阵中的标识映射为张量处理单元TPU的条件跳步指令，检测到掩码位时，向矩阵乘法单元MMU指令流水线写入空操作NOP，物理切断对应逻辑门的列选通信号，阻止浮点乘加运算FMA触发，强制该维度梯度回传值为零，利用硬件级稀疏化执行逻辑，防止无效特征引发的数值下溢噪声，利用多头注意力机制基于相关性掩码矩阵对历史时刻的随机波动序列进行加权求和，得到波动预测值；以及系统引入基于特征空间邻域稀疏度的置信度校准机制，系统计算当前时刻的查询向量与历史键值向量库中所有向量的欧氏距离，并利用快速最近邻搜索算法选取距离最近的个键值向量，系统计算这个最小距离的算术平均值，定义为特征空间邻域稀疏度指标，系统构建非线性衰减映射函数，将映射为数值位于0至1区间的置信度系数，映射逻辑设定为：当趋近于0时，趋近于1；当超过预设的离群阈值时，迅速衰减趋近于0，同时系统计算随机波动序列在当前时刻的简单滑动平均值作为不含模型假设的鲁棒基线值，最终的波动预测值通过下式计算：； 步骤S600，将趋势预测值和波动预测值进行数值求和，生成电力现货交易数据的电价预测结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人陕西沃孚电力科技有限公司，其通讯地址为：710076 陕西省西安市高新区丈八二路31号逸翠尚府北区8幢2单元1601室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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