申请/专利权人：华能国际电力股份有限公司上海石洞口第二电厂;上海电力大学

申请日：2023-02-01

公开（公告）日：2023-06-23

公开（公告）号：CN116308478A

主分类号：G06Q30/0202

分类号：G06Q30/0202;G06Q50/06;G06N3/08;G06N3/0442

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.07.11#实质审查的生效;2023.06.23#公开

摘要：本发明公开了一种基于SARIMA‑LSTM的火电厂煤炭价格预测方法及装置，包括：基于目标煤炭的历史价格，构建目标煤炭的价格时间序列，并对价格时间序列进行影响因素的筛选；利用SARIMA算法对初始时间序列进行线性部分的预测，基于SARIMA算法预测的数据残差，通过CEEMD进行分解，再输入LSTM模型中对非线性部分进行预测；将线性和非线性预测值相加得到初始预测值，并与原始时间序列比较，得到误差序列；通过LSTM与SARIMA模型对误差序列进行预测得到误差预测值，初始预测值与误差预测值相加即为最终的煤炭价格预测结果。本发明考虑了煤炭价格波动的季节性和数据时间序列的非线性，提高了煤炭价格预测的可靠性和精度以及可信度，减少了预测结果的误差。

主权项：1.一种基于SARIMA-LSTM的火电厂煤炭价格预测方法，其特征在于，包括：基于目标煤炭的历史价格，构建目标煤炭的价格时间序列，并对所述价格时间序列进行影响因素的筛选；利用SARIMA算法对初始时间序列进行线性部分的预测，基于所述SARIMA算法预测的数据残差，通过CEEMD进行分解，再输入LSTM模型中对非线性部分进行预测；将线性和非线性预测值相加得到初始预测值，并与原始时间序列比较，得到误差序列；通过LSTM与SARIMA模型对所述误差序列进行预测得到误差预测值，所述初始预测值与所述误差预测值相加即为最终的煤炭价格预测结果。

全文数据：

权利要求：

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