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申请/专利权人：甘肃疆能新能源有限责任公司;上海交通大学
摘要：本发明公开了一种以市场总供求特征为神经网络输入的现货电价预测方法，包括步骤S1：收集电力交易中心通过市场信息系统发布的机组申报的量价信息、总负荷需求值与不同分区的电价；步骤S2：基于收集的报价信息生成市场总供给曲线；步骤S3：根据选定的参考价格，将总供给曲线提取为若干个特征值，与系统总负荷需求值共同构成人工神经网络预测模型的输入；步骤S4：以总供给曲线特征值和总负荷需求值作为输入，以分区电价作为输出，在训练集上训练神经网络的模型参数，最终测试集上验证预测效果。该方法基于实际市场公布信息有效提升了电价预测的实用性与精度。
主权项：1.一种以市场总供求特征为神经网络输入的现货电价预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：收集电力交易中心通过市场信息系统发布的机组申报的量价信息、总负荷需求值与不同分区的电价；步骤S2：基于收集的报价信息生成市场总供给曲线；步骤S3：根据选定的参考价格，将总供给曲线提取为若干个特征值，与系统总负荷需求值共同构成人工神经网络预测模型的输入；步骤S4：以总供给曲线特征值和总负荷需求值作为输入，以分区电价作为输出，在训练集上训练神经网络的模型参数，最终测试集上验证预测效果。
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权利要求：
百度查询： 甘肃疆能新能源有限责任公司 上海交通大学 一种以市场总供求特征为神经网络输入的现货电价预测方法
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