一种电力营销风险预测优化方法技术

本发明专利技术公开了一种电力营销风险预测优化方法，属于数据预测领域，包括：S1、将影响电力营销风险预测的数据进行预处理；S2、利用“相对收敛”策略模型作为狭义相对论搜索算法在局部收敛阶段的位置更新数学模型，改进狭义相对论算法的位置更新策略；S3、利用粒子位置的适应度值变化量、当前迭代粒子速度及最佳适应度值改进狭义相对论搜索算法的粒子寻优权重因子，优化位置更新数学模型；S4、使用改进的狭义相对论算法优化LSTM模型的隐藏层节点数s和初始学习率α参数，得到βSRS‑LSTM模型；S5、将预处理后的数据作为βSRS‑LSTM模型的输入，利用所述模型对数据进行处理，提高电力营销风险预测结果准确度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于数据预测，具有涉及一种电力营销风险预测优化方法。

技术介绍

1、随着电力市场的不断开放和竞争加剧，电力营销面临着日益复杂的外部环境，包括政策调整、市场波动、技术进步以及客户需求变化等；这些变化给电力营销现场行为带来了更高的不确定性和风险，在复杂的营销环境下，风险管理成为电力企业提升竞争力、保障经营安全的关键。通过有效的风险预测和优化方法，企业能够提前识别潜在风险，制定针对性的应对策略，降低风险损失。随着大数据和智能优化算法技术的快速发展，为电力营销风险预测提供了新的思路和方法。通过收集和分析海量数据，可以构建更加精准的风险预测模型，优化营销策略，提高预测的准确性和时效性。

2、传统的风险预测方法往往基于历史数据和经验模型，难以适应复杂多变的环境，这些方法在预测精度和时效性方面存在局限，难以满足现代电力营销的需求；现有的风险管理手段主要集中在风险控制和风险转移上，缺乏对风险源的深入分析和风险过程的全面监控，这导致企业在面对突发风险时难以迅速应对，降低了风险管理的效果；借助大数据和智能优化算法技术，可以实现风险管理的智能化和自动化，通本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种电力营销风险预测优化方法，其特征在于，具体步骤为：

2.根据权利要求1所述的一种电力营销风险预测优化方法，其特征在于，所述步骤S1影响电力营销风险预测数据，其中，历史电力营销数据包括电力销售量、电力销售收入、电力用户数量；其中，市场因素数据包括市场份额值，竞争对手价格值；其中，社会因素数据包括区域人口密度；其中，电力系统数据包括发电量、负荷需求量。

3.根据权利要求2所述的一种电力营销风险预测优化方法，其特征在于，所述步骤S2"相对收敛"策略模型，数学公式为：

4.根据权利要求3所述的一种电力营销风险预测优化方法，其特征在于，所述步骤S3改进狭...

【技术特征摘要】

1.一种电力营销风险预测优化方法，其特征在于，具体步骤为：

2.根据权利要求1所述的一种电力营销风险预测优化方法，其特征在于，所述步骤s1影响电力营销风险预测数据，其中，历史电力营销数据包括电力销售量、电力销售收入、电力用户数量；其中，市场因素数据包括市场份额值，竞争对手价格值；其中，社会因素数据包括区域人口密度；其中，电力系统数据包括发电量、负荷需求量。

3.根据权利要求2所述的一种电力营销风险预测优化方法，其特征在于，所述步骤s2"相对收敛"策略模型，数学公式为：

4.根据权利要求3所述的一种电力营销风险预测优化方法，其特征在于，所述步骤s3改进狭义相对论算法的粒子寻优权重因子...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱帮德，宗建华，李涛，康海锋，程瀚生，狄国巧，杨旭，陈辅沛，
申请(专利权)人：中电甘肃能源投资有限公司，
类型：发明
国别省市：