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申请/专利权人：中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司;华能集团技术创新中心有限公司
摘要：本发明公开了一种模型训练方法、电力市场日内价格预测方法及相关设备，属于新型电力系统技术领域，采用将预处理的历史电力市场数据构建价格差异向量；然后对价格差异向量依次进行条件归一化流和高斯回归处理，得到实际量纲的预测值；最终以历史电力市场数据作为输入；以实际量纲的预测值作为输出，对预构建的神经网络模型进行训练，输出电力市场日内价格预测模型，实现对电力市场日内价格预测模型的训练；本方法采用概率预测方式，概率预测可以提供更全面的预测信息，弥补单值预测的缺陷，日内价格概率预测结果相比单值预测结果更精准；提升模型应对复杂市场的性能，能够全面地描述日内价格的波动情况，提升了预测结果的精准度。
主权项：1.一种电力市场日内价格预测模型的训练方法，其特征在于，包括：获取预处理的历史电力市场数据，基于所述预处理的历史电力市场数据构建价格差异向量；对所述价格差异向量进行条件归一化流处理，得到归一化分布值；基于高斯联结方式对所述归一化分布值进行高斯回归处理，得到实际量纲的预测值；将所述历史电力市场数据作为输入，将所述实际量纲的预测值作为输出，对预构建的神经网络模型进行训练，得到电力市场日内价格预测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 华能集团技术创新中心有限公司 模型训练方法、电力市场日内价格预测方法及相关设备
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