一种基于CNN-LSTM潜力评估的用户收益核算方法及相关装置

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一种基于CNN-LSTM潜力评估的用户收益核算方法及相关装置
申请号:CN202411867084
申请日期:2024-12-18
公开号:CN119784421A
公开日期:2025-04-08
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于CNN‑LSTM潜力评估的用户收益核算方法及相关装置,属于预测及电力现货市场运营策略技术领域,包括以下步骤:明确场景所需参数,将已有数据进行处理,构建输入数据集;构建CNN‑LSTM模型,预测时间段对应的负荷调节潜力上下限;将模型预测好的负荷调节潜力分层作为相应容量,计算各区间层的相应置信度;构建响应容量分层核算模型,根据各区间置信度及奖惩机制分别计算各区间上报容量对应总收益E。本发明采用上述的一种基于CNN‑LSTM潜力评估的用户收益核算方法,可以更加合理上报响应容量,制定更加有效的市场策略,从而实现收益的最优化。
技术关键词
负荷调节潜力 核算方法 LSTM模型 奖惩机制 时间段 历史负荷数据 混合神经网络模型 长短期记忆神经网络 分层 历史温度数据 卷积特征提取 卷积神经网络模型 样本 皮尔逊相关系数 特征提取能力 核算装置 计算机存储介质 场景
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