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申请/专利权人：国能(惠州)热电有限责任公司
摘要：本发明涉及发电数据预测技术领域，且公开了发电企业的发电数据预测方法，包括如下步骤：步骤S1：数据收集与准备；步骤S2：数据预处理；步骤S3：特征工程处理；步骤S4：模型选择与建立；步骤S5：模型调参；步骤S6：实时数据分析与预测；步骤S7：结果评估与优化；步骤S8：部署与应用。该发电企业的发电数据预测方法，对预测结果进行评估，其中包括准确性和稳定性指标，根据评估结果对模型进行优化和改进，整个流程通过结合深度学习、集成学习、时间序列分析等多种方法，可以形成一个完整的发电数据预测方法流程，为发电企业提供更准确、高效的发电数据预测能力，有助于提高发电设施的运行效率和电力市场的稳定性。
主权项：1.发电企业的发电数据预测方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤S1：数据收集与准备，收集历史的发电数据，包括发电量以及可能影响发电量的因素，如天气数据、用电量和燃料成本；步骤S2：数据预处理，对收集的数据包括缺失值处理、异常值处理、归一化和标准化等预处理，以便于后续建模和分析；步骤S3：特征工程处理，对数据进行特征工程，提取与发电量相关的特征，如历史发电量、天气因素和用电量，以及可能的时滞特征和交互特征；步骤S4：模型选择与建立，根据数据的特点和预测需求，选择合适的模型，如深度学习模型、集成学习模型、时间序列分析模型或物理模型，然后建立模型并进行训练，根据历史数据学习模式和规律；步骤S5：模型调参，对模型的超参数进行调优，来提高模型的预测准确性和泛化能力；步骤S6：实时数据分析与预测，对实时发电数据进行处理和分析，利用建立好的模型进行实时预测，以实现对未来发电量的实时预测；步骤S7：结果评估与优化，对预测结果进行评估，其中包括准确性和稳定性指标，根据评估结果对模型进行优化和改进；步骤S8：部署与应用，最后将优化后的模型部署到实际生产环境中，用于未来发电量的预测和规划。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国能(惠州)热电有限责任公司 发电企业的发电数据预测方法
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