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申请/专利权人：清华大学深圳国际研究生院;中和聚(北京)能源有限公司
摘要：本发明公开了一种考虑全局灵敏度分析的日前‑实时电力市场价差预测方法，输入电网实际运行的训练数据并对每维数据进行归一化处理，包括电网实际运行数据、温度、煤价、对应的时间标签以及日前市场与实时市场的价差正负数据；根据输入数据训练生成CatBoost分类器；计算各特征对输出变量的影响的排序及权重，最后根据待预测期的电网运行数据、温度、煤价以及时间标签，输出预测结果。本发明首先利用已有的数据训练出CatBoost分类器，之后利用Sobol全局灵敏度分析方法得到各特征对输出变量的影响的排序及权重，最后根据待预测期的电网运行数据、温度、煤价以及时间标签，输出预测结果，有利于售电公司更好地应对市场中的不确定性并有效地制定交易策略。
主权项：1.一种考虑全局灵敏度分析的日前-实时电力市场价差预测方法，其特征在于：S1、输入电网实际运行的训练数据，训练生成梯度提升决策树库分类器；S2、利用全局灵敏度分析方法，计算各特征对输出变量的影响的排序及权重，S3、根据待预测期的电网运行数据、温度、煤价以及时间标签，输出预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学深圳国际研究生院 中和聚(北京)能源有限公司 一种考虑全局灵敏度分析的日前-实时电力市场价差预测方法
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