摘要
本发明涉及电力交易技术领域,具体涉及一种电力现货交易量预测方法:包括以下步骤:多源数据采集:获取电力市场的历史交易数据、实时市场数据、气象数据、用户侧响应数据及电网实时状态数据,所述历史交易数据包括历史交易量、历史电价、市场参与者报价信息,所述实时市场数据包括当前时段的市场供需状态、输电线路容量,所述气象数据包括温度、湿度、风速及极端天气预警信息,所述用户侧响应数据包括用户用电行为模式、需求弹性系数,所述电网实时状态数据包括节点负载率、设备运行状态;本发明能够有效解决传统方法预测偏差大的问题,显著提升电力现货交易量预测的准确性与市场适应性。
技术关键词
电力现货交易
量预测方法
电网实时状态
离散粒子群优化算法
混合预测模型
权重分配机制
数据
长短期记忆网络
在线学习算法
电力调度自动化系统
特征工程
设备运行状态
特征选择
气象
电力交易技术
需求响应事件
信息交互平台
模型更新
注意力机制
数值天气预报
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模型训练方法
客流预测
深度学习模型
客流量预测方法
变化特征分析
特征提取模型
数量预测方法
特征提取模块
模型训练模块
预测装置
剂量预测方法
噪声预测器
训练预测模型
距离图像
轮廓图像
神经网络预测模型
交通流量预测方法
数据
日期
分片策略
降水量预测方法
反射率
雷达
生成对抗网络模型
关系