研究背景与问题

在电力市场日益复杂的背景下，虚拟电厂作为一种新兴的能源管理系统，其参与市场交易的行为日益频繁。然而，随着虚拟电厂规模的扩大和交易行为的多样化，非合规行为也日益凸显，给电力市场的稳定运行带来了挑战。如何有效提升电力市场监管效率，精准识别违规交易行为，成为当前电力市场监管领域亟待解决的问题。

研究方法

本研究针对上述问题，提出了一种基于特征筛选回归算法构建的交易行为评估模型。该模型首先利用ARM Cortex处理器构建监测系统，对虚拟电厂的交易行为进行实时监测。在此基础上，通过特征筛选技术，选取对交易行为影响显著的指标，构建评估模型。模型采用机器学习算法，对虚拟电厂的交易数据进行深度学习，实现对违规行为的精准识别。

核心结果

本研究构建的交易行为评估模型在实证分析中表现出较高的准确性和可靠性。通过对比实验，该模型在识别违规交易行为方面优于传统方法。具体而言，模型能够有效识别出虚拟电厂在市场交易中的异常行为，如虚假报价、恶意操纵等，为电力市场监管提供了有力支持。

结论与意义

本研究提出的基于特征筛选回归算法构建的交易行为评估模型，为电力市场监管提供了新的思路和方法。该模型能够有效提升电力市场监管效率，降低违规交易风险，保障电力市场的稳定运行。同时，该模型具有较强的实用性和可推广性，可为电力市场监管部门提供技术支持，对推动电力市场健康发展具有重要意义。