[发明专利]短期电力交易市场的电价的预测方法及装置

权利要求书

1.一种短期电力交易市场的电价的预测方法，其特征在于，包括：

获取短期电力交易市场的训练数据集及预测样本数据集，所述训练数据集包括历史电价数据及所述历史电价数据对应的影响因素数据；

根据多种学习算法及所述训练数据集，确定基预测模型集，并确定所述基预测模型集对应的电价数据集；

训练所述电价数据集以确定电价预测模型；

根据所述预测样本数据集及所述电价预测模型预测电价。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述根据多种学习算法及所述训练数据集，确定基预测模型集，并确定所述基预测模型集对应的电价数据集，包括：

根据预设超参数将所述训练数据集划分为第一训练数据集及第二训练数据集；

根据所述第一训练数据集及多种学习算法确定基预测模型集；

根据所述基预测模型集确定所述第二训练数据集的预测数据集；

利用所述预测数据集及所述第二训练数据集中的各个所述历史电价数据形成电价数据集。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述训练所述电价数据集以确定电价预测模型，包括：

根据随机森林模型训练所述电价数据集，确定训练后的随机森林模型，并将所述训练后的随机森林模型确定为电价预测模型。

4.根据权利要求1至3中任一所述的方法，其特征在于，

所述根据所述预测样本数据集及所述电价预测模型预测电价，包括：

根据预设测试数据集，优化所述电价预测模型的超参数；

根据所述预测样本数据集、所述电价预测模型及优化的所述电价预测模型的超参数预测电价。

5.一种短期电力交易市场的电价的预测装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取短期电力交易市场的训练数据集及预测样本数据集，所述训练数据集包括历史电价数据及所述历史电价数据对应的影响因素数据；

数据集确定模块，用于根据多种学习算法及所述训练数据集，确定基预测模型集，并确定所述基预测模型集对应的电价数据集；

模型确定模块，用于训练所述电价数据集以确定电价预测模型；

电价预测模块，用于根据所述预测样本数据集及所述电价预测模型预测电价。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，

所述数据集确定模块，包括：划分单元、模型确定单元、第一数据集确定单元及第二数据集确定单元；其中，

所述划分单元，用于根据预设超参数将所述训练数据集划分为第一训练数据集及第二训练数据集；

所述模型确定单元，用于根据所述第一训练数据集及多种学习算法确定基预测模型集；

所述第一数据集确定单元，用于根据所述基预测模型集确定所述第二训练数据集的预测数据集；

所述第二数据集确定单元，用于利用所述预测数据集及所述第二训练数据集中的各个所述历史电价数据形成电价数据集。

7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，

所述模型确定模块，用于根据随机森林模型训练所述电价数据集，确定训练后的随机森林模型，并将所述训练后的随机森林模型确定为电价预测模型。

8.根据权利要求5至7中任一所述的装置，其特征在于，

所述电价预测模块，包括：优化单元及预测单元；其中，

所述优化单元，用于根据预设测试数据集，优化所述电价预测模型的超参数；

所述预测单元，用于根据所述预测样本数据集、所述电价预测模型及优化的所述电价预测模型的超参数预测电价。

9.一种计算机可读存储介质，包括执行指令，当电子设备的处理器执行所述执行指令时，所述处理器执行如权利要求1至4中任一所述的方法。

10.一种电子设备，包括处理器以及存储有执行指令的存储器，当所述处理器执行所述存储器存储的所述执行指令时，所述处理器执行如权利要求1至4中任一所述的方法。