- 专利标题： 基于模态分解与神经网络的电量电价层级融合预测方法
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申请号： CN202410043649.5申请日： 2024-01-11
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公开(公告)号： CN117557304A公开(公告)日： 2024-02-13
- 发明人: 庄颖 , 蒋嘉明 , 沈韬 , 寿隽 , 屠兴刚 , 傅悦 , 夏瑜 , 楼杏丹 , 陈晓玉 , 潘志冲 , 刘源
- 申请人： 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司综合服务中心 , 浙江华云信息科技有限公司
- 申请人地址： 浙江省杭州市西湖区黄龙路8号
- 专利权人： 国网浙江省电力有限公司,国网浙江省电力有限公司综合服务中心,浙江华云信息科技有限公司
- 当前专利权人： 国网浙江省电力有限公司,国网浙江省电力有限公司综合服务中心,浙江华云信息科技有限公司
- 当前专利权人地址： 浙江省杭州市西湖区黄龙路8号
- 代理机构： 杭州华鼎知识产权代理事务所
- 代理商 魏亮
- 主分类号： G06Q30/0202
- IPC分类号： G06Q30/0202 ; G06Q30/0201 ; G06Q50/06 ; G06F18/2135 ; G06F18/214 ; G06F18/21 ; G06F18/22 ; G06F18/25 ; G06N3/0442 ; G06N3/0464 ; G06N3/08
摘要：
本发明公开了基于模态分解与神经网络的电量电价层级融合预测方法，利用模态分解技术能够分离出数据中的噪声和异常值，减少它们对预测结果的影响，结合IMF分量和模糊熵值，得到一个更加丰富和具有代表性的基础特征向量，并基于层级融合的方式利用不同的神经网络模型逐步提取和融合了数据的多种特征，通过模糊熵值将这两种特征向量进行加权融合，以最大限度地放大各自模型在特定场景下的优势，进而助力梯度提升机生成更为精准的电量预测值。
公开/授权文献
- CN117557304B 基于模态分解与神经网络的电量电价层级融合预测方法 公开/授权日：2024-03-29
