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[发明专利]一种基于改进时序模式注意力机制的电价预测方法-CN202310782181.7在审
发明人：刘科;王玲霞;苗伊;范晓旭;王梓霁;尚虹霖 -专利权人： 内蒙古龙源新能源发展有限公司;华北电力大学（保定）
申请日： 2023-06-29 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06Q30/0283 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于改进时序模式注意力机制的电价预测方法，是基于CNN‑TPA‑GRU模型的日前市场短期电价的预测算法，其将CNN、TPA和GRU融合而有效地融合多模态特征，并通过在卷积神经网络后加入时序模式注意力机制，实现对时间序列数据的特征提取，突出了卷积神经网络处理后的输入特征中的关键信息，然后通过CNN神经网络的强大的非线性建模能力学习到更高阶、更复杂的特征表示，并借助TPA在序列数据中对不同时间步的特征进行加权和选择，在大量的历史电价数据上进行训练，学习到模型的参数和权重，使其能够更好地适应电价预测任务、提高预测精度。所述多模态数据包含历史价格序列、二氧化碳排放量、风发电量等相关数据。
一种基于改进时序模式注意力机制电价预测方法

[发明专利]一种基于GMM和LightGBM的电力交易辅助决策方法-CN202310825660.2在审
发明人：孙浩;王赫韬;付巍;高蛟;李贵昌;李丞涵 -专利权人： 内蒙古龙源新能源发展有限公司;华北电力大学（保定）
申请日： 2023-07-07 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06F18/2113 文献下载
摘要：基于GMM和LightGBM的电力交易辅助决策方法，由高斯混合、岭回归算法及轻梯度提升机算法模型对风电功率进行预测，提升了决策者对电力需求、市场价格和可再生能源供应的预测准确性，优化交易决策和资源调度，以供电力交易辅助决策。将数据集采集时间拆分开，并将数值特征与时间特征分别构造数值类新特征及时间尺度特征；数值类新特征由GMM算法按照小时、日、月度级时间尺度进行特征聚类，后将聚类后的特征传输给岭回归算法针对每一簇特征分别拟合出初步功率预测结果构成步骤A数据集，时间尺度特征通过原始数据集做特征重要性筛选后构成为保持数据特性、防止过拟合的步骤B数据集，步骤A中的预测值与步骤B数据集一起组成最终LightGBM预测数据集。
一种基于 gmm lightgbm 电力交易辅助决策方法

[实用新型]一种基于单片机的高效数据采集装置-CN202122476840.3有效
发明人：钱健;常耀华;杨延杰;夏海潮;贾燕 -专利权人： 内蒙古龙源新能源发展有限公司
申请日： 2021-10-14 - 公布日： 2022-04-05 - 主分类号： H04Q9/00 文献下载
摘要：一种基于单片机的高效数据采集装置，包括太阳能电池板、蓄电池、电源开关、单片机模块、GPRS模块，还具有水流量检测机构、水位高度检测机构；水流量检测机构包括安装在一起的导向杆、连接板、浮箱、水流发电机、转换子电路，浮箱的外端安装导向管，导向杆的上端分别套在导向管内，太阳能电池板安装在连接板上；水位高度检测机构包括安装在一起的齿轮箱、卷绕轮、弹簧、主动轴、软索，齿轮箱安装连接板的上端，软索下端安装在浮箱上端外；蓄电池、电源开关、单片机模块、GPRS模块、转换子电路安装在元件盒内并和水流发电机、可调电阻电性连接。本新型可将现场的水流量及水位高度数据实时远传，为远端管理人员有效掌握现场数据起到了有利技术支持。
一种基于单片机高效数据采集装置