摘要
本发明公开了电化学储能经济性预测方法,包括如下步骤:获取电化学储能在历史时间序列对应的经济性数据及待预测时间段;其中,待预测时间段至少包括多个时间点;构建电化学储能经济性预测模型,并对所述模型进行训练,获取训练后的经济性预测模型;其中,电化学储能经济性预测模型为改进后的长短期记忆神经网络模型;将待预测时间段输入预先训练好的电化学储能经济性预测模型,得到待预测时间段每一时间点电化学储能经济性;本发明能够为政策制定者提供数据支持,帮助制定合理的激励机制和补贴政策,以促进电化学储能技术的推广和应用。
技术关键词
时间段
前馈神经网络
注意力机制
样本
计算机可执行指令
矩阵
长短期记忆神经网络
Softmax函数
电化学储能技术
序列
交叉验证法
数据获取模块
处理器
元素
预测装置
系统为您推荐了相关专利信息
篇章关系识别方法
预训练语言模型
标签类别
事件关系抽取
模板
运动估计方法
样本
深度神经网络模型
生成对抗网络
手术器械
多模态特征融合
自动识别系统
多模态数据采集
光谱匹配
垃圾
液压柱塞泵
故障诊断模型
训练关系网络
样本
故障诊断方法
演化博弈模型
信息传递机制
充电桩数量
充电站
混合整数线性规划