一种多尺度特征融合的电价预测方法及装置

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一种多尺度特征融合的电价预测方法及装置
申请号:CN202411048837
申请日期:2024-08-01
公开号:CN118941345A
公开日期:2024-11-12
类型:发明专利
摘要
本说明书涉及数据处理领域,尤其是一种多尺度特征融合的电价预测方法及装置。所述方法包括:通过量测装置采集包括电价数据及其对应的多个时间数据、气象数据及负荷数据的数据集合,然后构建数据矩阵并对所述数据矩阵中的异常点进行剔除处理生成无异常数据矩阵,对其中缺失值以及剔除的异常点进行填充,并进行特征融合生成高维数据矩阵,同时根据数据集合中的时序和地域依赖关系生成并训练预测模型,将所述高维数据矩阵输入至预测模型并输出电价预测值。在本说明书中,通过对多维的特征进行信息提取、融合,实现了在多维度下对电价进行精准预测,有效解决了现有技术中难以精确预测现货交易价格的问题。
技术关键词
电价预测方法 多尺度特征融合 矩阵 异常数据 异常点 训练预测模型 森林算法 量测装置 气象 多层次特征 插值法 计算机程序产品 随机森林 皮尔逊相关系数 负荷 数据采集单元 处理器 可读存储介质 时序
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