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申请/专利权人：国网江苏省电力有限公司营销服务中心
摘要：一种基于深度学习的省间现货购电需求预测方法及系统，包括采集电力现货市场的购电需求数据以及与购电需求数据有关的特征数据；通过预处理模块对各原始数据进行预处理，得到样本数据集；基于皮尔逊相关系数，Lasso特征选择进行特征提取，有效地选择出与购电需求密切相关的特征；建立省间现货购电需求预测模型，该模型将指数平滑和多层扩张循环神经网络结合起来生成点预测和以预测区间形式的概率预测，该模型不需要初始时间序列分解，并且结合了自适应预处理、交叉学习和多个扩张，以应对复杂的时间序列特征，从而最大化预测模型的准确性；本发明能够用于提高预测省间现货购电需求的速度以及预测结果的准确性。
主权项：1.一种基于深度学习的省间现货购电需求预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1：获取省间现货购电需求历史数据；步骤2：对省间现货购电需求历史数据进行预处理；步骤3：基于Lasso回归算法和相关系数计算，对预处理后的省间现货购电需求历史数据进行特征提取，筛选对省间现货购电需求有贡献的特征数据，构成数据集；步骤4：基于多层扩张循环神经网络构建省间现货购电需求预测模型，并通过数据集对其进行训练；步骤5：将待预测日前七天的省间电力现货购电需求历史数据经过步骤2-3的处理后输入到步骤4训练好的省间现货购电需求预测模型进行预测，并计算最终的真实预测值。
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