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申请/专利权人：中国科学院沈阳计算技术研究所有限公司
摘要：本发明涉及一种基于大规模数据分析的工业大用户购电策略优化方法，包括以下步骤：采集原始数据建立多因素的数据集，对影响实时电价的多个因素进行相关性分析，剔除相关性不显著的变量；并对数据集进行预处理得到数据流；将数据流输入至机器学习模型，通过深度学习的时间序列预测模型实现实时电价的预测；构建购电策略优化多目标模型，基于对实时电价的预测数据，求解模型得到购电策略优化结果。本发明提出了工业大用户购电策略的多目标优化模型，将预测得到的实时电价信息与多目标优化模型相结合，在考虑用电舒适度、经济性和用电平稳度的同时，根据用户情况进行用电策略实时优化，使得工业用电大用户能够高效地获得最优的用电策略。
主权项：1.一种基于大规模数据分析的工业大用户购电策略优化方法，其特征在于，包括以下步骤：获取某区域电力市场多因素的数据，建立多因素的数据集，对影响实时电价的多个因素进行相关性分析，剔除不相关的变量；并对数据集进行预处理，得到数据流；将数据流输入至基于深度学习的时间序列预测模型，通过时间序列预测模型实现实时电价的预测；构建购电策略优化多目标模型，基于对实时电价的预测数据，通过NSGA-II算法求解购电策略优化多目标模型，得到购电策略优化结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院沈阳计算技术研究所有限公司 一种基于大规模数据分析的工业大用户购电策略优化方法
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