[发明专利]一种基于支持向量回归算法的预测电价的系统模型在审
| 申请号： | 202010905808.X | 申请日： | 2020-09-01 |
| 公开（公告）号： | CN111967918A | 公开（公告）日： | 2020-11-20 |
| 发明（设计）人： | 胡炳谦;顾一峰;周浩;韩俊 | 申请（专利权）人： | 上海积成能源科技有限公司 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 200439 上*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 随着新一轮电力市场改革的持续推进,电价作为反映市场运营状况的重要指标,准确预测电价能够帮助电力市场博弈方进行风险规避,达到经济收益最大化。梯度提升决策树是机器学习中一个长盛不衰的模型，其主要思想是利用弱分类器（决策树）迭代训练以得到最优模型，该模型具有训练效果好、不易过拟合等优点。该方法不仅在工业界应用广泛，支持高效率的并行训练，并且具有更快的训练速度、更低的内存消耗、更好的准确率、支持分布式可以快速处理海量数据等优点。本发明采用了一种基于支持向量回归算法来预测节点电价，可以极大的提高预测准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 支持 向量 回归 算法 预测 电价 系统 模型 | ||
【主权项】：
暂无信息
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