能源参数的混合预测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种能源参数的混合预测方法及装置，其中，该方法包括：接收待预测的时间值；将所述时间值输入负荷预测模型和价格预测模型，得到所述时间值的第一负荷值和第一价格值；将所述第一负荷值作为所述价格预测模型的输入参数，得到所述时间值的第二价格值，和/或，将所述第一价格值作为所述负荷预测模型的输入参数，得到所述时间值的第二负荷值。通过本发明专利技术，解决了现有技术中采用单一的预测算法预测能源价格或者能源负荷时准确率低的技术问题，缩小了预测偏差，提高了能源参数的预测准确率。

Mixed Prediction Method and Device for Energy Parameters

【技术实现步骤摘要】
能源参数的混合预测方法及装置
本专利技术涉及能源信息领域，具体而言，涉及一种能源参数的混合预测方法及装置。
技术介绍
现有技术中，提前进行能源预测可以保证用户的实际需求，同时减少能源的浪费。电力市场的放松管制引发了许多具有挑战性的问题，短期价格预测和负荷预测就是其中两个比较关键的问题，现有技术中的、研究工作大多致力于单独的短期价格预测或者负荷预测，很少考虑两个预测过程的相互作用，导致价格预测和负荷预测够不够准确。针对现有技术中存在的上述问题，目前尚未发现有效的解决方案。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种能源参数的混合预测方法及装置。根据本专利技术的一个实施例，提供了一种能源参数的混合预测方法，包括：接收待预测的时间值；将所述时间值输入负荷预测模型和价格预测模型，得到所述时间值的第一负荷值和第一价格值；将所述第一负荷值作为所述价格预测模型的输入参数，得到所述时间值的第二价格值，和/或，将所述第一价格值作为所述负荷预测模型的输入参数，得到所述时间值的第二负荷值。可选地，将所述时间值输入负荷预测模型和价格预测模型，得到所述时间值的第一负荷值和第一价格值包括以下之一：将所述时间值输入第一本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种能源参数的混合预测方法，其特征在于，包括：接收待预测的时间值；将所述时间值输入负荷预测模型和价格预测模型，得到所述时间值的第一负荷值和第一价格值；将所述第一负荷值作为所述价格预测模型的输入参数，得到所述时间值的第二价格值，和/或，将所述第一价格值作为所述负荷预测模型的输入参数，得到所述时间值的第二负荷值。

【技术特征摘要】
1.一种能源参数的混合预测方法，其特征在于，包括：接收待预测的时间值；将所述时间值输入负荷预测模型和价格预测模型，得到所述时间值的第一负荷值和第一价格值；将所述第一负荷值作为所述价格预测模型的输入参数，得到所述时间值的第二价格值，和/或，将所述第一价格值作为所述负荷预测模型的输入参数，得到所述时间值的第二负荷值。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述时间值输入负荷预测模型和价格预测模型，得到所述时间值的第一负荷值和第一价格值包括以下之一：将所述时间值输入第一负荷预测模型和第一价格预测模型，其中，所述第一负荷预测模型采用神经网络算法构成，所述第一价格预测模型采用神经网络算法和马尔可夫链构成；将所述时间值输入第二负荷预测模型和第二价格预测模型，其中，所述第二负荷预测模型采用时间序列算法构成，所述第二价格预测模型采用小波变换算法和神经网络算法构成。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述时间值输入负荷预测模型和价格预测模型之前，所述方法还包括：构建数据特征空间，其中，所述数据特征空间包括多个与负荷预测和价格预测均相关的模型参数；根据所述数据特征空间构建混合预测模型，其中，所述混合预测模型包括初始负荷预测算法和初始价格预测算法；采用样本数据训练所述混合预测模型，得到所述负荷预测模型和所述价格预测模型。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述数据特征空间构建混合预测模型包括：使用所述数据特征空间构建第一初始负荷预测算法和第一初始价格预测算法；对所述第一初始负荷预测算法和所述第一初始价格预测算法进行迭代训练，直到连续n次的输出收敛至预设值之后，得到第二初始负荷预测算法和第二初始价格预测算法；使用所述第二初始负荷预测算法和所述第二初始价格预测算法构建所述混合预测模型。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，对所述第一初始负荷预测算法和所述第一初始价格预测算法进行迭代训练包括：将所述数据特征空间的训练值输入所述第一初始负荷预测算法和所述第一初始价格预测算法，得到第一输出负荷和第一输出价格；将所述第一输出负荷和所述训练值输...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄信，
申请(专利权)人：新奥数能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11