摘要
本发明涉及一种基于神经网络的现货分时电价变化预测模型,涉及现货分时电价数据预测技术领域,所述模型包括:主体执行模块,用于采用经过初次训练后的预测模型的执行主体基于电力市场历史数据智能预测目标机组在当前时间分段的出清电价的预测数值;模型验证模块,用于基于智能预测结果确定是否需要增加训练次数。本发明还涉及一种基于神经网络的现货分时电价变化预测模型的构建方法。通过本发明,面对现有技术中的预测模型缺乏针对性和可靠性的技术问题,能够收集包括电价、天气和市场供需等信息的电力市场历史数据,利用深度学习神经网络构建神经网络架构的模型主体,同时引入了数据预处理和模型验证机制,从而解决了上述技术问题。
技术关键词
深度学习神经网络
分段
机组
执行主体
数值
天气
标识
重构模块
数据预测技术
神经网络架构
无线通信链路
模型主体
管理服务器
验证机制
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存储模块
关系
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