一种基于深度学习的日前电价概率预测方法及装置

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一种基于深度学习的日前电价概率预测方法及装置
申请号:CN202411532595
申请日期:2024-10-30
公开号:CN119444281A
公开日期:2025-02-14
类型:发明专利
摘要
本发明公开一种基于深度学习的日前电价概率预测的方法和装置,包括获取待预测地区的气象状态数据以及发电机发电量数据,构建预测参数;将预测参数输入至预先训练的日前电价概率预测模型进行预测,得到日前电价概率;训练方法,包括:收集地区的气象状态数据以及发电机发电量数据,构建历史数据集合;对所述历史数据集合进行可视化分析和数据预处理,得到预测特征参数集;基于预测特征参数集作为输入,以深度神经网络DDNN为基础模型进行训练,训练过程中加入超参数优化,并使用输出概率分布参数对日前电价进行概率预测。本发明能够提供预测值的可能波动范围,反映出预测结果的不确定性水平,为电力系统的规划预测、运行等决策提供信息和依据。
技术关键词
概率预测方法 深度神经网络 超参数 发电量 DFA分析方法 发电机 数据 气象 变量 Adam算法 比率 神经网络模型 配额 可再生能源 特征选择 预测装置 遗传算法 基础