摘要
本发明提出一种基于人工智能的气候‑能源市场供需模型构建方法,通过获取待分析区域与发电量相关性高的气候数据,输入训练后的气候‑能源供给模型,得到供给发电量预测值,获取待分析区域与居民用电量相关性高的气候数据,输入训练后的气候‑能源需求模型,得到需求用电量预测值;基于供给发电量预测值、需求用电量预测值进行优化调度,从而有效减轻新能源发电不稳定性对电网产生的影响,提高居民用电舒适度及工业用电稳定度。
技术关键词
模型构建方法
气候
居民用电量
发电量
特征提取模块
空间特征提取
LightGBM模型
能源
数据
全局平均池化
多层感知机
工业用电
露点温度
风速
上采样
指数
训练集
舒适度
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液体识别方法
像素点
图像分割模型
中心线
图像分类模型
地震反演方法
半监督学习机制
HTI介质
叠前地震
非暂态计算机可读存储介质
风险预测模型
注意力
离散特征
数据
风险预测方法
变电站倒闸操作过程
特征提取模块
电源管理模块
深度学习模型
后处理模块