[发明专利]基于改进Adam算法优化深度神经网络的电价预测方法在审
| 申请号： | 202110859266.1 | 申请日： | 2021-07-29 |
| 公开（公告）号： | CN113570414A | 公开（公告）日： | 2021-10-29 |
| 发明（设计）人： | 林昶咏;陈柯任;郑楠;蔡期塬;陈晚晴;李源非;项康利;施鹏佳;李益楠;杜翼 | 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： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06Q50/06;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 350012 福建省福州*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 基于改进Adam算法优化深度神经网络的实时电价预测方法，包括以下步骤：（1）获取电力系统中电价及其影响因子的相关数据作为样本数据；（2）对电力系统中电价及其影响因素的相关数据进行归一化预处理；（3）确定神经网络的输入模式、输出模式、隐藏层层数、隐藏层神经元数、隐藏层传递函数、输出层传递函数与损失函数；对传统的Adam算法进行改进，并用改进后的Adam算法优化深度神经网络模型；（4）以与实际电价相关性大的影响因子作为输入量，预测电价作为输出量，基于改进Adam算法训练深度神经网络模型，优化深度神经网络模型参数；（5）用所述最终优化后的深度神经网络模型处理电力系统中不同节点的电价影响因子数据，预测不同节点实时电价。本发明可提高利用数据的充分性、加快训练的收敛速度并提高电价预测的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 改进 adam 算法 优化 深度 神经网络 电价 预测 方法 | ||
【主权项】：
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