一种基于多种人工智能模型动态预测电力市场系统不平衡的方法
申请号:CN202411442917
申请日期:2024-10-16
公开号:CN119398968A
公开日期:2025-02-07
类型:发明专利
摘要
本发明涉及电力市场技术领域,尤其涉及一种基于多种人工智能模型动态预测电力市场系统不平衡的方法,通过融合多种人工智能模型的优势,能够更全面地捕捉电力市场系统的特征和规律,从而提高预测的准确性,能够实时处理新的数据,动态调整预测模型,适应电力市场系统的不断变化,准确的预测结果可为电力市场的参与者提供决策依据,如电力市场交易、发电企业的生产计划、供电企业的调度策略等,以此方式解决了现有技术中的预测方法往往难以准确捕捉电力市场系统的动态变化和复杂的非线性关系,不便于为电力市场的稳定运行和优化决策提供支撑的技术问题。
技术关键词
人工智能模型
学习器
电力
交叉验证方法
留一交叉验证
数据
动态
机器学习方法
样本
统计方法
集成学习方法
随机森林
孤立森林算法
LOF算法
模型超参数
线性插值法
训练集