[发明专利]基于深度学习的调峰辅助服务出清价格预测方法及装置在审
| 申请号： | 202110465576.5 | 申请日： | 2021-04-28 |
| 公开（公告）号： | CN113065904A | 公开（公告）日： | 2021-07-02 |
| 发明（设计）人： | 刘明光;邹孟娇;刘敦楠;王文;彭晓峰;张悦;杨烨;王峻;加鹤萍;苏舒;张婷婷;王玲湘;尚姗姗 | 申请（专利权）人： | 华北电力大学;国网电动汽车服务有限公司 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06Q50/06;G06N3/00;G06N3/08;G06N20/10 |
| 代理公司： | 天津才智专利商标代理有限公司 12108 | 代理人： | 张文华 |
| 地址： | 102206 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及基于深度学习的调峰辅助服务出清价格预测方法及装置，包括：获取连续N天的调峰辅助服务市场出清价格历史数据，将原始出清价格数据向前移动分别1、2……k天，获得D‑1、D‑2……D‑k数据列；采用BP神经网络、粒子群算法优化的BP神经网络、最小二乘支持向量机进行第一轮训练及预测，并形成BP‑扩展列、PSO_BP‑扩展列、LSSVM‑扩展列；利用前N‑k天的时点及D‑1、D‑2……D‑k出清价格、BP‑扩展列、PSO_BP‑扩展列、LSSVM‑扩展列及原出清价格作为训练数据对BP神经网络进行训练，利用训练好的BP神经网络即可进行待预测日的出清价格预测。本发明能较好的对电力出清价格进行预测。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 辅助 服务 出清 价格 预测 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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