摘要
本发明属于人工智能电价预测技术领域,提供了一种基于自适应融合机制的电力现货市场优化调控方法及系统,包括:获取电力市场历史价格及其时间序列数据;提取所获取电力市场历史价格时间序列数据的频域特征、时域特征和时序特征;采用注意力机制进行频域特征、时域特征和时序特征的自适应融合,动态分配特征权重,构建基于自适应融合机制的预测模型;根据所构建的预测模型和电力市场历史价格,采用滚动预测机制,得到电力现货市场价格的预测序列;根据所得到的电力现货市场价格的预测序列进行电力现货市场的优化调控,完成基于自适应融合机制的电力现货市场优化调控,完成基于自适应融合机制的电力现货市场优化调控。
技术关键词
优化调控方法
频域特征
时域特征
电力
时序特征
序列
注意力机制
电价预测技术
优化调控系统
卷积神经网络提取
数据
长短期记忆网络
多时间尺度
计算机程序产品
处理器
周期
模块
可读存储介质
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检测网络模型
无人机检测方法
多头注意力机制
梅尔频率倒谱系数
时域特征提取
真空断路器
数字孪生模型
真空度
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现场运维数据
智能断路器
功率因数
预测阈值
数字量化方法
数据存储单元
路径构建方法
Dijkstra算法
RFID读写设备
节点
RFID标签信息
计量箱
历史流量数据
拓扑图
纠偏方法
GAPSO算法