申请/专利权人：广州汇电云联数科能源有限公司

申请日：2023-12-08

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117745318A

主分类号：G06Q30/0201

分类号：G06Q30/0201;G06Q50/06;G06F18/213;G06F18/15;G06N3/0455;G06N3/0895

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.09#实质审查的生效;2024.03.22#公开

摘要：本发明公开一种电力现货市场日前电价的预测方法，其首先根据相关性，从电力现货市场的公开披露数据中筛选特征，并基于筛选得到的特征进行衍生，得到衍生特征，然后对筛选得到的特征及衍生特征进行填补缺失值、方差稳定转换以及归一化处理，并进行编码，将其映射到维度一致的高维空间，最后将编码后的数据输入到训练后的基于Transformer的多变量时序预测及自监督表示学习的模型，得到预测电价。该预测方法基于日前电价形成的过程，将特征衍生、基于深度学习的长时序预测方法融合，捕捉电价长短期变化模式和多特征之前的耦合关系,有效提升了电价预测的精度及效率。

主权项：1.一种电力现货市场日前电价的预测方法，其特征在于，包括步骤：根据相关性，从电力现货市场的公开披露数据中筛选特征；基于筛选得到的特征进行衍生，以得到衍生特征；对筛选得到的特征及衍生特征进行数据处理，包括填补缺失值、方差稳定转换以及归一化处理；对所述特征进行编码，以将其映射到维度一致的高维空间；以及将编码后的数据输入到训练好的预测模型，以得到预测电价，其中所述预测模型为基于Transformer的多变量时序预测及自监督表示学习的模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 广州汇电云联数科能源有限公司 一种电力现货市场日前电价的预测方法、电子设备

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