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申请/专利权人：山西深电能科技有限公司

摘要：本发明涉及发电、变电或配电处理技术领域，更具体地，本发明涉及一种用于电价预测的多维电力数据的处理方法及系统，所述方法包括：获取影响电价的多个维度的历史电力数据，确定各维度的历史电力数据的偏离程度，利用异常电力数据的偏离程度以及所有维度的与异常电力数据位置序号相同的历史电力数据的相关程度，对异常电力数据进行修正，然后对修正异常电力数据后的各维度的历史电力数据归一化处理后再融合，得到对应的融合数据集，并将融合数据集输入到预训练的长短期记忆网络模型中，得到电价的变化趋势，进而确定电价的预测结果。本发明可以降低异常电力数据对预测结果的影响，从而提高预测的电价的准确性。

主权项：1.一种用于电价预测的多维电力数据的处理方法，其特征在于，包括：获取影响电价的多个维度的历史电力数据；所述历史电力数据包括电流数据，电压数据，温度数据，湿度数据以及负荷数据；计算各所述维度的历史电力数据的偏离程度，所述偏离程度与预设数据段内对应维度的不同历史电力数据之间的差值正相关，且与所述预设数据段内对应维度的所有历史电力数据的平均值负相关；确定各所述维度的历史电力数据中的异常电力数据，对所述异常电力数据进行修正，修正后的所述异常电力数据与所述异常电力数据的偏离程度正相关，且与所述异常电力数据对应位置序号的所有维度的历史电力数据的相关程度负相关；对修正异常电力数据后的各所述维度的历史电力数据先归一化再融合，得到对应的融合数据集，将所述融合数据集输入到预训练的长短期记忆网络模型中，得到电价的变化趋势，进而确定电价的预测结果；所述相关程度的获取方法，包括：计算任意两个维度的位置序号相同的历史电力数据的相关性，以及所有维度的位置序号相同的历史电力数据的平均相关性，，分别表示第个维度和第个维度的第个历史电力数据的偏离程度，表示历史电力数据的维度的数量；计算所有维度的位置序号相同的历史电力数据的相关程度，所述相关程度与所述相关性正相关，且与所有维度的位置序号相同的历史电力数据的平均相关性负相关；所述对所述异常电力数据进行修正，满足如下关系式： ；其中，表示当第个维度的第个历史电力数据为异常电力数据时的修正值；表示该异常电力数据；表示该异常电力数据的预设数据段内的所有正常电力数据中，第个正常电力数据；表示该异常电力数据的偏离程度；表示所有维度的第个历史电力数据的相关程度；表示该异常电力数据的预设数据段内正常电力数据的数量；表示双曲正切函数；所述各所述维度的历史电力数据的偏离程度，满足如下关系式： ；其中，表示该历史电力数据；表示该历史电力数据的预设数据段内，第个维度的第个历史电力数据；表示该历史电力数据的预设数据段内，第个维度的所有历史电力数据的平均值；表示该历史电力数据的预设数据段内的历史电力数据的数量；表示以自然常数为底的指数函数。

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