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龙图腾网恭喜国网浙江省电力有限公司经济技术研究院申请的专利一种能源数据预测模型的训练方法、预测方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114117932B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111462418.0，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种能源数据预测模型的训练方法、预测方法及装置是由刘曌煜;王蕾;戴攀;邹波;黄晶晶;朱超;张曼颖;胡哲晟设计研发完成，并于2021-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种能源数据预测模型的训练方法、预测方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种能源数据预测模型的训练方法，包括：从智能电网中获取待训练基础数据；将待训练基础数据输入优化模型，得到待训练优化数据，其中，优化模型包括消费者剩余能源优化模型、消费者能源成本优化模型和总能量成本模型；待训练优化数据包括消费者剩余能源数据、消费者能源成本数据、总能量成本数据；根据待训练基础数据和待训练优化数据，基于高斯过程回归模型对能源数据预测模型进行训练。本申请通过将消费者剩余能源数据、消费者能源成本数据、总能量成本数据作为训练数据，结合高斯过程回归模型对能源数据预测模型进行训练，考虑了可再生能源的随机性，从而解决了在消费者能源生产和消费者能源消费上存在供需不平衡的问题。

本发明授权一种能源数据预测模型的训练方法、预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种能源数据预测模型的训练方法，其特征在于，包括：从智能电网中获取待训练基础数据，其中，所述待训练基础数据包括：ERES,max、ED,max、ph；将所述待训练基础数据输入优化模型，得到待训练优化数据，其中，所述优化模型包括消费者剩余能源优化模型、消费者能源成本优化模型和总能量成本模型；所述待训练优化数据包括消费者剩余能源数据、消费者能源成本数据、总能量成本数据；根据所述待训练基础数据和所述待训练优化数据，基于高斯过程回归模型对能源数据预测模型进行训练；其中，所述消费者剩余能源优化模型包括： 其中，表示第h小时的可再生能源产生的消耗性能源，ERES,max表示可再生能源产生的最大消耗性能源，表示第h小时的消耗性能源需求，ED,max表示最大消耗性能源需求，而表示第h小时的消费者剩余能源数据；所述消费者能源优化成本模型包括： 其中，ph表示第h小时智能电网提供的消费者能源进口率，表示第h小时的可再生能源产生的消耗性能源，ERES,max表示可再生能源产生的最大消耗性能源，表示第h小时的消耗性能源需求，ED,max表示最大消耗性能源需求，表示第h小时的消费者能源成本数据；所述总能量成本模型包括： 其中，是智能电网提供的名义价格，是从公用事业部门进口的消费者能源，ph表示第h小时智能电网提供的消费者能源进口率，ERES,max表示可再生能源产生的最大消耗性能源，ED,max表示最大消耗性能源需求，表示第h小时的消费者剩余能源数据，GR表示总能量成本；所述高斯过程回归模型包括：y＝hxTβ+fx,fx～GP0,kx,x'其中，x表示待训练基础数据，y表示待训练优化数据，潜函数fx表示待训练基础数据基于协方差kx,x'的高斯过程，hxT表示待训练基础数据的显式基函数，β表示待训练基础数据的系数，GP表示高斯过程，kx,x'表示高斯过程中的核函数。

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