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申请/专利权人：南通沃太新能源有限公司

摘要：本发明提供一种线性回归模型的生成方法、装置、设备和可读存储介质，该生成方法包括以下步骤：获取电价时间序列，之后进行预处理，从而得到τ和m，对时间序列进行相空间重构，构建特征向量，之后，创建线性回归模型；基于最小二乘法、计算得到所述线性回归模型的参数。该线性回归模型能够准确预测市场出清电价。

主权项：1.一种用于生成市场出清电价的线性回归模型的生成方法，其特征在于，包括以下步骤：获取电价时间序列X＝{x1，x2，...，xN}，其中，xi表示第i个时段的电价，N为自然数，N≥2，1≤i≤N；对电价时间序列X进行标准化处理，统计x1，x2，...，xN不同的电价z1，z2，...，zL，以及z1，z2，...，zL分别一一对应的数量值Num1，Num2，...，NumL，其中，L为自然数,Num1+Num2+…+NumL＝N；计算其中，T为自然数，pzj＝NumjN，pzk＝NumkN，在x1，x2，...，xN中，满足条件“xi＝zj且xi+τ＝zk”的二元组xi，xi+τ的数量为Number1，满足条件“xi＝zj且xi-τ＝zk”的二元组xi，xi-τ的数量为Number2，pzj，zklτ＝Number1+Number22*N-τ；对于每个嵌入维度m和m+1，使用延迟τ重构电价时间序列；对于每个点Yi，m在m-维空间找到其最近邻Ynni，m，对于每个点Yi，m+1在m+1-维空间找到其最近邻Ynni，m+1；对每个点i，均计算其在m和m+1维空间中的距离比率；持续执行以下步骤：计算公式Rm的值，并增加m的值，直到Rm的下降幅度小于预设幅度值；其中，其中，Yi，m是从电价时间序列X通过嵌入维度m和延迟时间τ构建的相空间中的第i个点，Ynni，m是Yi，m在m-维相空间中的最近邻点，||·||表示欧氏距离，U·是一个指示函数，当其内部的条件为真时取值为1，否则为0，Rthresho1d为预设阈值；基于确定的τ和m，对时间序列进行相空间重构，构建特征向量Wi＝[xi，xi+τ，…，xi+m-1τ]；创建线性回归模型其中，是未来的第i+h时段的电价的预测值，β0，β1，...，βm是线性回归模型的参数；基于最小二乘法、计算得到所述线性回归模型的参数β0，β1，...，βm。

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