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申请/专利权人：中国科学院大气物理研究所
摘要：本发明提出一种基于人工智能的气候‑能源市场供需模型构建方法，通过获取待分析区域与发电量相关性高的气候数据，输入训练后的气候‑能源供给模型，得到供给发电量预测值，获取待分析区域与居民用电量相关性高的气候数据，输入训练后的气候‑能源需求模型，得到需求用电量预测值；基于供给发电量预测值、需求用电量预测值进行优化调度，从而有效减轻新能源发电不稳定性对电网产生的影响，提高居民用电舒适度及工业用电稳定度。
主权项：1.一种基于人工智能的气候-能源市场供需模型构建方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤S1：收集历史气候数据及同期的实际发电量数据、实际居民用电量数据作为训练集；步骤S2：基于斯皮尔曼秩相关系数，选择与发电量相关性高的气候数据作为气候-能源供给模型的输入，对气候-能源供给模型进行训练；步骤S3：基于斯皮尔曼秩相关系数，选择与居民用电量相关性高的气候数据作为气候-能源需求模型的输入，对气候-能源需求模型进行训练；步骤S4：获取待分析区域与发电量相关性高的气候数据，输入训练后的气候-能源供给模型，得到供给发电量预测值，获取待分析区域与居民用电量相关性高的气候数据，输入训练后的气候-能源需求模型，得到需求用电量预测值；步骤S5：基于供给发电量预测值、需求用电量预测值进行优化调度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院大气物理研究所 一种基于人工智能的气候-能源市场供需模型构建方法
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