【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电力，尤其是一种电力现货市场的电价预测方法及装置。
技术介绍
1、电力现货市场能充分反映出边际发电成本和电力供需，从而更好地凸显电力价格信号。然而现有的电价预测方法主要包括回归模型、神经网络预测、时间序列、小波分析预测及灰色预测等单一或组合算法，其用于电力现货市场的价格预测精度及算法稳定性都较差。传统的预测方法和装置通过依靠cnn(卷积神经网络)容差和容差能力强的特点，减小了历史价格数据序列的不确定性，同时还降低了历史价格数据序列的负面特性对预测精度的干扰，从而能够提高预测电价的精确度。但是没有多级对比的功能，会影响预测的精确性。
2、经检索，中国专利文件（申请公布号cn110826803a）一种电力现货市场的电价预测方法、装置、终端设备以及存储介质，所述方法包括：获取一定时间范围内的历史电价数据，形成历史电价数据序列；对所述历史电价数据序列进行归一化，并采用设定的尺度对归一化后的历史电价数据序列进行小波分解，分解成不同频率的子序列；将所述不同频率的子序列分成训练集和预测集；利用所述训练集训练cnn模型，并将所...
【技术保护点】
1.一种电力现货市场的电价预测方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种电力现货市场的电价预测方法，其特征在于：所述步骤二的查找影响因素包括天气、温度、运输长度、意外情况，尤以运输长度影响最大，恶劣天气和低温环境影响其次，意外情况的发生概率较低，影响程度最低。
3.根据权利要求2所述的一种电力现货市场的电价预测方法，其特征在于：所述步骤三整理数据的过程是：将整理的数据按照时间线进行梳理，梳理之后将数据进行整齐排列，并将错误的数据剔除，并按照不同的标准和要求进行选择。
4.根据权利要求1所述的一种电力现货市场的电价...
【技术特征摘要】
1.一种电力现货市场的电价预测方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种电力现货市场的电价预测方法，其特征在于：所述步骤二的查找影响因素包括天气、温度、运输长度、意外情况，尤以运输长度影响最大，恶劣天气和低温环境影响其次，意外情况的发生概率较低，影响程度最低。
3.根据权利要求2所述的一种电力现货市场的电价预测方法，其特征在于：所述步骤三整理数据的过程是：将整理的数据按照时间线进行梳理，梳理之后将数据进行整齐排列，并将错误的数据剔除，并按照不同的标准和要求进行选择。
4.根据权利要求1所述的一种电力现货市场的电价预测方法，其特征在于：所述步骤四分析数据的分析过程是：按照年份进行对比，将不同年份的指定季度、指定月份、指定周、指定日和指定时间段的数据进行对比，得到分析报告。...
【专利技术属性】
技术研发人员：唐吉忠，李玉，欧渊，吴磊，陈瑞，赵超，
申请(专利权)人：四川中电启明星信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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