摘要
本发明适用于功率预测技术领域,提供了一种基于预测模型的功率预测精度提升方法,根据预测模型获取多个信息;根据排列组合方式对多个预测模型进行排列组合,根据解析结果构建误差趋势,根据第一权重对各子模型输出的预测结果进行加权融合;比对实时数据与对应功率预测结果,根据绝对误差建立短期预测误差序列,对短期预测误差序列进行分析,根据分析结果进行修正动作;根据负荷场景标签信息构建标签体系,对实时场景进行识别,映射识别特征与标签体系,根据识别特征匹配配置方案,具有解决了现有的功率预测的时候不能够通过多个模型进行组合提升功率预测的准确率,同时在预测完成后不能够根据具体的结果进行预测的修正的问题的优点。
技术关键词
精度提升方法
识别特征
标签体系
预测误差
实时数据
场景
功率预测技术
负荷
序列
机器学习模型
深度学习模型
计算误差
滑动窗口
子模块
气象
参数
系统为您推荐了相关专利信息
手术机器人
精度检测系统
误差状态
轨迹误差
分析模块
航天器遥测数据
异常检测方法
LSTM模型
编码器
解码器
光束偏转器
可变焦透镜组件
可变光阑
测距传感器
发射器
模型训练方法
样本
非暂态计算机可读存储介质
模型训练装置
处理器
图谱构建方法
神经网络模型
一体化系统
电力
实时数据