【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及发电、变电或配电处理。更具体地，本专利技术涉及一种基于多维电力数据的电价预测方法及系统。
技术介绍
1、电价是根据多种类型的电力数据确定的，如根据发电成本、供电能力、负荷需求等数据确定，而配、售电业务作为电力供应链的关键环节，使得电价预测成为配、售电业务中不可或缺的一环，预测电价可以帮助电力公司、电力交易商和用户做出更明智的决策，因此急需寻求高效且准确性较高的电价预测方案。
2、相关技术中，如公开号为cn117911076a的专利申请文件中公开了基于多源信息融合的新能源电力市场日前电价预测方法，该方法包括：采用随机森林算法，计算不同影响因素对历史日前电价的影响情况，将不同影响程度的因素赋予不同权重并通过灰色关联分析筛选出相似日集合；建立预测模型对分解得到的多组固有模态分量进行预测，将预测结果叠加，最终得到日前电价预测值。
3、然而，上述方案在计算不同影响因素对历史日前电价的影响情况时，并没有考虑每种影响因素中的异常数据对计算的历史日前电价的影响，从而使得最终预测的电价可能存在较大的偏差，在一定程度上...
【技术保护点】
1.一种基于多维电力数据的电价预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于多维电力数据的电价预测方法，其特征在于，所述对所述异常电力数据进行修正，满足如下关系式：
3.根据权利要求1所述的一种基于多维电力数据的电价预测方法，其特征在于，所述各所述维度的历史电力数据的偏离程度，满足如下关系式：
4.根据权利要求1所述的一种基于多维电力数据的电价预测方法，其特征在于，所述相关程度的获取方法，包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于多维电力数据的电价预测方法，其特征在于，所述所有维度的位置序号相同的历史电力数...
【技术特征摘要】
1.一种基于多维电力数据的电价预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于多维电力数据的电价预测方法，其特征在于，所述对所述异常电力数据进行修正，满足如下关系式：
3.根据权利要求1所述的一种基于多维电力数据的电价预测方法，其特征在于，所述各所述维度的历史电力数据的偏离程度，满足如下关系式：
4.根据权利要求1所述的一种基于多维电力数据的电价预测方法，其特征在于，所述相关程度的获取方法，包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于多维电力数据的电价预测方法，其特征在于，所述所有维度的位置序号相同的...
【专利技术属性】
技术研发人员：卢喜，
申请(专利权)人：山西深电能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。