【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及能源大数据分析，尤其是涉及一种综合能源负荷聚合体短期概率预测模型建立方法及装置。
技术介绍
1、随着综合能源系统的快速发展，传统的需求响应逐渐向综合需求响应转变，综合能源负荷聚合体在供需协调中的作用愈加重要。准确的综合能源负荷聚合体预测不仅关系到系统的稳定运行，也对市场规划和调度优化起着至关重要的作用。尤其是在多能互补和区域协同优化背景下，负荷预测的研究已从单一能源或单体用户拓展至负荷聚合体层面，如何在复杂的耦合关系和高度不确定性条件下提升预测精度，成为当前亟待解决的重要课题。
2、然而，对现有技术的研究与实践过程中，本专利技术的专利技术人发现，目前的研究大多集中在单一能源负荷聚合体预测，虽然考虑了负荷聚合体的聚合效应，但没有涉及多能源负荷之间的复杂耦合关系及其不确定性。因此，亟需提出一种用于综合能源负荷聚合体的短期概率预测方法及装置，以更有效地应对其复杂耦合关系与不确定性。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种综合能源负荷聚合体短期概率预测模型，以解决...
【技术保护点】
1.一种综合能源负荷聚合体短期概率预测模型建立方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的综合能源负荷聚合体短期概率预测模型建立方法，其特征在于，采用基于综合相似度的亲和传播聚类算法对降维后的数据进行分组，提取各组的质心特征作为代表性负荷特征输入预测模型，具体包括：
3.根据权利要求1所述的综合能源负荷聚合体短期概率预测模型建立方法，其特征在于，构建融合Copula自适应相关性分析、交叉特征－时间图神经网络与混合密度网络的综合能源负荷聚合体短期概率预测模型，具体包括：
4.根据权利要求3所述的综合能源负荷聚合体短期概率预测模型...
【技术特征摘要】
1.一种综合能源负荷聚合体短期概率预测模型建立方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的综合能源负荷聚合体短期概率预测模型建立方法，其特征在于，采用基于综合相似度的亲和传播聚类算法对降维后的数据进行分组，提取各组的质心特征作为代表性负荷特征输入预测模型，具体包括：
3.根据权利要求1所述的综合能源负荷聚合体短期概率预测模型建立方法，其特征在于，构建融合copula自适应相关性分析、交叉特征－时间图神经网络与混合密度网络的综合能源负荷聚合体短期概率预测模型，具体包括：
4.根据权利要求3所述的综合能源负荷聚合体短期概率预测模型建立方法，其特征在于，通过copula自适应相关性分析，挖掘综合能源负荷之间、负荷与外部影响因素之间以及不同组别之间的复杂动态相关性，具体包括：
5.根据权利要求3所述的综合能源负荷聚合体短期概率预测模型建立方法，其特征在于，利用交叉特征－时间图神经网络联合建模特征...
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