申请/专利权人：特变电工新疆新能源股份有限公司

申请日：2023-11-08

公开（公告）日：2024-02-06

公开（公告）号：CN117522443A

主分类号：G06Q30/0201

分类号：G06Q30/0201;G06Q50/06;G06N3/0442;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/084

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.02.27#实质审查的生效;2024.02.06#公开

摘要：本发明公开了一种基于CNN‑LSTM‑Attention电力市场日前电价预测方法及系统，属于电价预测技术领域，方法包括将经过标准化处理后的历史日电价信息数据分为训练集和测试集；将训练集输入至CNN‑LSTM模型中，进行参数优化学习，获得优化后的CNN‑LSTM模型；通过注意力机制对优化后的CNN‑LSTM模型的输出数据进行自动加权平均计算，获得CNN‑LSTM‑Attention模型；通过CNN‑LSTM‑Attention模型对预测日当天日前电价进行预测。本发明能够保证所得到的电价预测结果准确，帮助电力企业根据电价预测结果合理制定电力交易策略。

主权项：1.一种基于CNN-LSTM-Attention电力市场日前电价预测方法，其特征在于，包括：将经过标准化处理后的历史日电价信息数据分为训练集和测试集；将训练集输入至CNN-LSTM模型中，进行参数优化学习，获得优化后的CNN-LSTM模型；通过注意力机制对优化后的CNN-LSTM模型的输出数据进行自动加权平均计算，获得CNN-LSTM-Attention模型；通过CNN-LSTM-Attention模型对预测日当天日前电价进行预测。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 特变电工新疆新能源股份有限公司 一种基于CNN-LSTM-Attention电力市场日前电价预测方法及系统

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