一种基于分类网络的实时电价预测方法和系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于分类网络的实时电价预测方法和系统，包括：实时监测电力市场，获取多源数据，多源数据包括电价的时序特征、外部影响因素的状态信息和电价波动特征；基于多源数据，构建分类网络模型；基于分类网络模型，对当前获取的多源数据进行分析，生成多个电价区间的预测结果，同时评估每个区间结果的置信度；基于预测结果及对应的置信度，综合考虑市场变化趋势，对未来电价走势进行分析，生成电价预测报告，为电力市场决策提供支持。确保对电价变化的预测更加全面和精准。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及智能电网，尤其涉及一种基于分类网络的实时电价预测方法和系统。

技术介绍

1、当前电力市场的实时电价预测是电力系统管理和市场交易中的关键环节。随着电力市场的不断发展，电价受多种因素的影响，包括电力需求、发电成本、气候条件、能源政策等，因此电价波动具有复杂性和不确定性。现有的电价预测方法主要基于传统的统计分析、时间序列模型(如arima模型)、机器学习算法(如回归模型、支持向量机)等。这些方法虽然在一定程度上能够捕捉电价的时序特征和外部影响因素，但仍存在一些局限性：

2、多源数据整合能力不足：传统方法在处理多源数据时，通常仅关注单一或少量数据源，无法有效整合电价的多维特征(如时序特征、外部影响因素、波动特征等)。因此，这类方法无法充分反映电价波动的复杂性和多因素的影响。预测精度有限：虽然一些先进的机器学习方法能够提高预测精度，但在面对电价波动的剧烈变化时，这些方法的表现仍不理想。尤其是，当外部因素(如政策变动、气候变化)突然出现时，现有模型难以快速调整，导致预测误差较大。模型的自适应性不足：现有模型往往缺乏对市场变化的自适应能力，尤其本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于分类网络的实时电价预测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于分类网络的实时电价预测方法，其特征在于，S101步骤包括：

3.根据权利要求1所述的一种基于分类网络的实时电价预测方法，其特征在于，构建分类网络模型，包括：

4.根据权利要求1所述的一种基于分类网络的实时电价预测方法，其特征在于，对当前获取的多源数据进行分析，包括：

5.根据权利要求1所述的一种基于分类网络的实时电价预测方法，其特征在于，生成电价预测报告，包括：

6.根据权利要求2所述的一种基于分类网络的实时电价预测方法，其特征在于，获取...

【技术特征摘要】

1.一种基于分类网络的实时电价预测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于分类网络的实时电价预测方法，其特征在于，s101步骤包括：

3.根据权利要求1所述的一种基于分类网络的实时电价预测方法，其特征在于，构建分类网络模型，包括：

4.根据权利要求1所述的一种基于分类网络的实时电价预测方法，其特征在于，对当前获取的多源数据进行分析，包括：

5.根据权利要求1所述的一种基于分类网络的实时电价预测方法，其特征在于，生成电价预测报告，包括：

6.根据权利要求2所述的一种...

【专利技术属性】
技术研发人员：张英文，余金泰，高小力，丁贝聿，苗堃，
申请(专利权)人：中能建北京能源研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：