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申请/专利权人：上海能源科技发展有限公司
摘要：本发明提出了一种基于电网披露数据和气象数据的电价预测方法及系统，涉及电力市场技术领域,收集预测模型所需的电价高影响因子数据，所述电价高影响因子，包括天气影响因素的相关因子；对收集的数据进行预处理，并以特定格式进行排列，得到数据集；用数据集对构建的电价预测模型进行训练；利用训练好的电价预测模型预测电价，得到预测的电价；本发明综合考虑全省的输电通道可用容量、调频需求容量、负荷预测、水电出力预测、断面约束、煤电价格预测、峰谷平用电时间规律、天气条件等因素对电价预测的影响，结合深度神经网络模型对交易日的电价进行预测，并将平均绝对误差和电价预测准确率作为评价指标，衡量模型的泛化性。
主权项：1.一种基于电网披露数据和气象数据的电价预测方法，其特征在于，包括：收集预测模型所需的电价高影响因子数据，所述电价高影响因子，包括天气影响因素的相关因子；对收集的数据进行预处理，并以特定格式进行排列，得到数据集；用数据集对构建的电价预测模型进行训练；利用训练好的电价预测模型预测电价，得到预测的电价。
全文数据：
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百度查询： 上海能源科技发展有限公司 一种基于电网披露数据和气象数据的电价预测方法及系统
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