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申请/专利权人：北京国能国源能源科技有限公司
申请日：2024-06-06
公开（公告）日：2024-07-05
公开（公告）号：CN118297630A
主分类号：G06Q30/0201
分类号：G06Q30/0201;G06F18/211;G06F18/241;G06Q50/06
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.07.23#实质审查的生效;2024.07.05#公开
摘要：本发明公开了一种基于人工智能的电力现货市场大数据分析方法及系统，方法包括数据采集、数据预处理、划分数据集、建立电力需求预测模型和电力现货市场大数据分析。本发明属于电力市场分析技术领域，具体是指一种基于人工智能的电力现货市场大数据分析方法及系统，本方案综合考虑信息传输量、多变量互信息和特征评估指标；在特征评估指标考虑延迟时间的影响；保证特征选择的有效性，进而提高分析方法的精准性；采用多样化模型设计，建立了三个不同结构的子模型，通过合理的卷积层、池化层、Dropout层和全连接层的组合，保证了模型的有效性和泛化能力；结合交叉熵损失函数和持久图之间的距离设计损失函数，进而提高电力需求预测模型的稳健性和鲁棒性。
主权项：1.一种基于人工智能的电力现货市场大数据分析方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤S1：数据采集；步骤S2：数据预处理；步骤S3：划分数据集，综合考虑信息传输量、多变量互信息和特征评估指标，全面评估候选特征与标签之间的关系，进而进行特征提取并划分数据集；步骤S4：建立电力需求预测模型，建立三个不同结构的子模型，并结合交叉熵损失函数和持久图之间的距离设计损失函数，最终实现电力需求预测模型的建立；步骤S5：电力现货市场大数据分析；在步骤S4中包括步骤S45：设计子模型损失函数；所用公式如下：步骤S45：设计子模型损失函数；所用公式如下： ；式中，是三个子模型使用的损失函数；L·是交叉熵损失函数；α和β是损失权重；y是子模型预测值；是实际标签值；PHy和分别是子模型预测值和实际标签值的持久图，持久图是一种拓扑数据结构；是在所有从PHy到的映射中，取使得目标表达式最小化的映射；是数据点x与其在映射下对应点之间的距离。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京国能国源能源科技有限公司 一种基于人工智能的电力现货市场大数据分析方法及系统
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