摘要
本发明公开了基于人工智能的新能源电力价格管理方法及系统,内容包括数据采集、数据扩展、构建新能源电力价格动态预测模型和价格管理。本发明涉及电力价格管理技术领域,具体是指基于人工智能的新能源电力价格管理方法及系统,本方案采用了时序卷积模块和反卷积模块,能够生成更加符合实际数据分布的数据,结合了生成数据的真实性和相邻时间步长生成数据之间的连贯性来设计损失函数,确保了生成数据的质量;通过设计输出控制函数和记忆层结构,能够更灵活地处理新能源电力价格数据的非线性特征,捕捉新能源电力价格数据中的时序依赖性和动态变化特征,提高了模型的预测准确性、预测精度和泛化能力。
技术关键词
动态预测模型
价格管理方法
电力
卷积模块
扩展模块
注意力
价格管理系统
sigmoid函数
数据采集模块
记忆
气象
动态变化特征
数据分布
异常状态
双曲正切函数
索引
元素
模型预测值
系统为您推荐了相关专利信息
深度学习模型
数据处理模型
数据处理方法
卷积模块
编码模块
电力巡检机器人
安装框架
防护机构
导向管
橡胶垫
隐蔽通信方法
多智能体深度强化学习
深度强化学习模型
干扰无人机
隐蔽通信系统
信息分析系统
事件知识库
低周减载装置
推理算法
智能算法识别