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
系统为您推荐了相关专利信息
分析方法
时序运行模拟
资源
曲线
电力系统规划技术
双模通信网络
故障诊断方法
故障诊断模型
运维知识图谱
节点特征
分布式传感
融合定位方法
时间差
波分复用器
频率
电力负荷管理方法
调节单元
负荷预测模型
曲线
柔性
多源信息融合
故障类别
频域特征
空间分布信息
频谱特征