摘要
本发明涉及能源预测技术领域,公开了基于分层路由的全模态混合专家模型能源预测方法,包括以下步骤:S1、构建分层专家网络结构,所述分层专家网络结构包括多个专家层,每个专家层被配置为处理特定模态的特征数据,其中所述专家层基于模态类型划分为气象处理层、电价处理层、负荷处理层及光照处理层;S2、接收多模态特征数据,所述多模态特征数据包括气象数据、电价数据、负荷数据及光照数据。通过构建分层专家网络结构与动态路由分发机制,采用专用专家层进行特征提取与局部预测,结合路由模块的动态分配策略,从而实现了预测模型对高维异构数据的兼容性提升,并降低模型训练与部署的计算复杂度,满足虚拟电厂场景下实时性与资源约束需求。
技术关键词
能源预测方法
多模态特征
分层
网络结构
预测误差
负荷
长短期记忆神经网络
能源预测技术
多层感知机
气象
动态分配策略
梯度提升决策树
权重分配策略
增量学习算法
模块
数据映射关系
调度系统
注意力机制
系统为您推荐了相关专利信息
智能检测方法
人工智能模型
主动学习策略
动态特征选择
多模态数据采集
复用控制方法
历史流量数据
LSTM模型
动态
感知损失函数
多模态特征
运营方法
人工智能服务
强度
机器学习模型
表面缺陷检测方法
高压电缆
表面缺陷检测系统
算法框架
多级特征融合