申请/专利权人：北京易能中网技术有限公司

申请日：2023-07-21

公开（公告）日：2023-08-18

公开（公告）号：CN116611859A

主分类号：G06Q30/0201

分类号：G06Q30/0201;G06Q40/04;G06Q50/06;G06F18/214;G06F18/243;G06F18/27;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/047;G06N3/048;G06N3/084

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.09.05#实质审查的生效;2023.08.18#公开

摘要：本发明涉及电价趋势预测技术领域，提出了基于梯度提升决策树的电力交易现货价差趋势预测方法，包括：采集历史发电数据、发电类型相关数据、历史报价数据及当日报价数据；根据历史发电数据及发电类型相关数据，获取每个发电类型每个时期的日发电影响因子，结合历史报价数据获取每个发电企业每个时期的报价卷积权重；根据报价卷积权重及历史报价数据，得到每个时期的理想报价值及每个发电企业的预测报价数据；根据历史报价数据、预测报价数据以及理想报价值，得到每个发电企业的报价评估值，完成电力交易现货价差趋势的预测及发电企业的选取。本发明旨在解决传统梯度提升决策树的初始弱分类器粗糙而影响算法效率及预测准确率的问题。

主权项：1.基于梯度提升决策树的电力交易现货价差趋势预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：采集电力市场中若干发电企业的历史发电数据、历史报价数据及当日报价数据，记录每个时期的发电类型相关数据；根据每个发电类型每个时期的日发电影响因子以及历史报价数据，获取每个发电企业每个时期的报价卷积权重；根据理想报价值及历史报价数据构建并训练的梯度提升决策树，输入日发电影响因子及当日报价数据，输出得到每个发电企业的预测报价数据；根据历史报价数据、预测报价数据以及理想报价值，得到每个发电企业的报价评估值，完成电力交易现货价差趋势的预测及发电企业的选取。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京易能中网技术有限公司 基于梯度提升决策树的电力交易现货价差趋势预测方法

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