[发明专利]基于改进时变深度前馈神经网络的电价预测方法及装置在审
| 申请号： | 202310548767.7 | 申请日： | 2023-05-16 |
| 公开（公告）号： | CN116757716A | 公开（公告）日： | 2023-09-15 |
| 发明（设计）人： | 林诗媛;初保驹;田丽春;朱雅芳;叶楠;郑超峰;郑冬虬 | 申请（专利权）人： | 国网福建省电力有限公司经济技术研究院 |
| 主分类号： | G06Q30/0201 | 分类号： | G06Q30/0201;G06Q50/06;G06N3/0464;G06N3/0499 |
| 代理公司： | 深圳中细软知识产权代理有限公司 44528 | 代理人： | 袁文英 |
| 地址： | 350000 福建省*** | 国省代码： | 福建;35 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明涉及一种基于改进时变深度前馈神经网络的电价预测方法及装置，所述方法包括获取原始电价数据；将原始电价数据输入至预构建的预测模型中，在得到的预测结果达到预测精度时，输出预测结果；根据预测结果得到各个时刻的概率密度曲线。本发明利用时变前馈预测网络(ForecastNet)的时变性与交错输出性，将其与时间卷积神经网络(TCN)融合，解决了传统模型固有的梯度消失问题，在避免传统深度学习模型中递归多步预测累积误差的同时，还能够获得邻近时刻电价的相关性，在短期内预测出电价范围区间，能对电力市场各参与方在制定策略方案时提供有效支撑价值。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 改进 深度 神经网络 电价 预测 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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