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申请/专利权人：山西电力交易中心有限公司;北京科东电力控制系统有限责任公司
摘要：本发明公开了一种基于多源决策级数据融合的实时电价预测方法及系统，属于短期电价预测技术领域，包括：采集目标区域的不同目标范围的用电数据作为原始数据，将数据量最小作为基准进行数据量统一，生成不同目标范围的具有相同数据量的数据集；基于深度学习库TensorFlow2.5的Keras框架，构建LSTM模型，通过数据集进行模型训练，构建预测模型；基于待测目标区域的不同待预测目标范围的预测数据，提取待预测目标范围的平均电力负荷作为影响力权重进行数据加权融合后，通过预测模型进行实时电价的预测。本发明实现了对于短期电价的精准预测，在保证了准确率较高的同时，也保证了电价剧烈波动时的误差在合理范围内。
主权项：1.一种基于多源决策级数据融合的实时电价预测方法，其特征在于，包括以下步骤：采集目标区域的不同目标范围的用电数据作为原始数据，将数据量最小作为基准进行数据量统一，生成所述不同目标范围的具有相同数据量的数据集；基于深度学习库TensorFlow2.5的Keras框架，构建LSTM模型，通过所述数据集进行模型训练，构建预测模型；基于待测目标区域的不同待预测目标范围，获取所述待预测目标范围的预测数据，提取待预测目标范围的平均电力负荷作为影响力权重，对所述预测数据进行数据融合后，通过所述预测模型对所述待预测目标范围的实时电价进行预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山西电力交易中心有限公司 北京科东电力控制系统有限责任公司 一种基于多源决策级数据融合的实时电价预测方法及系统
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