【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能、能源电力，尤其涉及一种基于神经网络的电价预测方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、目前，随着人工智能技术的不断发展，电价预测模型具有电价预测效率高、人工成本低等优点，在电价预测领域中得到了广泛应用。然而，相关技术中的电价预测模型，存在适用性差、电价预测精度低的问题。
技术实现思路
1、本申请旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。
2、为此，本申请的第一个目的在于提出一种基于神经网络的电价预测方法。
3、本申请的第二个目的在于提出一种基于神经网络的电价预测装置。
4、本申请的第三个目的在于提出一种电子设备。
5、本申请的第四个目的在于提出一种计算机可读存储介质。
6、本申请的第五个目的在于提出一种计算机程序产品。
7、为达上述目的，本申请第一方面实施例提出了一种基于神经网络的电价预测方法，包括：接收客户端发送的电价查询请求，并基于所述电价查询请求获取历史电价数据、预测负荷数据和预
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1.一种基于神经网络的电价预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述预测负荷数据和所述预测天气数据输入至第一DNN，由所述第一DNN输出第二中间参数，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述时间标注数据包括星期标注数据和/或周末标注数据。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述深度GRU包括N个隐藏层，每个隐藏层包括M个GRU，N、M均为正整数；
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，...
【技术特征摘要】
1.一种基于神经网络的电价预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述预测负荷数据和所述预测天气数据输入至第一dnn，由所述第一dnn输出第二中间参数，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述时间标注数据包括星期标注数据和/或周末标注数据。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述深度gru包括n个隐藏层，每个隐藏层包括m个gru，n、m均为正整数；
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一dnn和/或所述第二dnn由多个dnn串联连接组成。
7.根据...
【专利技术属性】
技术研发人员：方一菲，孙鹏，王逸超，梅志刚，范宏凯，方铃博，吕宏伟，侠惠芳，唐庚，柳迪，
申请(专利权)人：新源智储能源发展北京有限公司，
类型：发明
国别省市：
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