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申请/专利权人：中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司;华能集团技术创新中心有限公司
申请日：2024-03-15
公开（公告）日：2024-06-11
公开（公告）号：CN118172088A
主分类号：G06Q30/0201
分类号：G06Q30/0201;G06F18/22;G06F18/214;G06N3/04;G06N3/096
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.11#公开
摘要：本发明公开了一种基于自适应循环神经网络的电力现货市场日前价格预测方法及系统，包括：将采集电价的原始数据进行清洗；基于时序相似性对清洗后的数据进行分割量化，获取若干段分布最不相似的时间序列；基于所有时间段的完全标记数据构建RNN模型，并对RNN模型进行模型预训练，得到网络参数；基于若干段分布最不相似的时间序列构建迁移学习模型，将网络参数输入至迁移学习模型中进行迭代训练，得到最优化的迁移学习模型；再次采集电价的原始数据输入至最优化的迁移学习模型中，获取预测电力现货市场的日前价格。本发明对时间序列数据进行迁移学习，构建一个时间无关的模型用于未知测试集数据，能够提高模型准确率，准确的获得参考预测结果。
主权项：1.基于自适应循环神经网络的电力现货市场日前价格预测方法，其特征在于，包括：采集电价的原始数据，并对原始数据进行清洗；基于时序相似性对清洗后的数据进行分割量化，获取若干段分布最不相似的时间序列；基于所有时间段的完全标记数据构建RNN模型，并对RNN模型进行模型预训练，得到网络参数θ0；基于若干段分布最不相似的时间序列构建迁移学习模型，将网络参数θ0输入至迁移学习模型中进行迭代训练，得到最优化的迁移学习模型；再次采集电价的原始数据，并对原始数据进行清洗，将清洗后的原始数据，输入至最优化的迁移学习模型中，获取预测电力现货市场的日前价格。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司;华能集团技术创新中心有限公司 基于自适应循环神经网络的电力现货市场日前价格预测方法及系统
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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