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申请/专利权人：山东大学
摘要：本发明涉及一种自适应动态组合的负荷概率预测方法及装置，属于电力系统负荷预测技术领域，包括：选择多种概率预测模型作为组合子模型，优化训练各子模型，提升各子模型概率预测精度，用于对电荷概率进行分别预测；针对每一子模型进行贝叶斯模型平均，得到组合后的整体预测结果；对预测结果进行评价；构建基于深度确定性策略梯度算法；构建基于深度确定性策略梯度算法的短期负荷预测模型，用于得到自适应动态预测结果。本发明克服单一预测模型在某些条件下表现不佳的问题，且实现环境与组合权重之间的动态映射，在线感知外界环境变化、自适应更新组合权重，从而增强模型的适应性，有效提升概率预测结果的稳定性和概率预测精度。
主权项：1.一种自适应动态组合的负荷概率预测方法，其特征在于，包括如下步骤：1选择多种概率预测模型作为组合子模型，优化训练各子模型，提升各子模型概率预测精度，用于对电荷概率进行分别预测；2针对每一子模型进行贝叶斯模型平均，得到组合后的整体预测结果；3对步骤2的预测结果进行评价；4构建基于深度确定性策略梯度算法，建立环境-概率预测反馈机制，实现对负荷组合概率的组合权重动态即时更新；5构建基于深度确定性策略梯度算法的短期负荷预测模型，用于得到自适应动态预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东大学 一种自适应动态组合的负荷概率预测方法及装置
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