一种基于自由市场交易机制的智能电价预测系统及方法
专利汇可以提供一种基于自由市场交易机制的智能电价预测系统及方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 属于电价预测信息处理技术领域，公开了一种基于自由市场交易机制的智能电价预测系统及方法，自由市场交易机制下电价影响因子、模型变量和时间尺度的确定；智能记忆网络 预测模型 的网络结构设计和模型构建多影响因子、多变量以及多时间尺度的智能记忆网络电价预测模型的线下训练；训练过程包括构建训练集，设计目标函数和约束条件，模型训练；自由市场交易机制下智能记忆网络电价预测模型的电价预测。本发明准确的电价预测，能够调动多环节市场参与者的调整积极性，有效发挥电价调整对具体市场操作和电 力 行业发展策略的调节能力，进而促进电力市场乃至电力行业的健康可持续发展。，下面是一种基于自由市场交易机制的智能电价预测系统及方法专利的具体信息内容。
1.一种基于自由市场交易机制的智能电价预测方法，其特征在于，所述基于自由市场交易机制的智能电价预测方法包括以下步骤：
第一步，自由市场交易机制下电价影响因子、模型变量和时间尺度的确定；智能记忆网络预测模型的网络结构设计和模型构建；
第二步，多影响因子、多变量以及多时间尺度的智能记忆网络电价预测模型的线下训练；训练过程包括构建训练集，设计目标函数和约束条件，模型训练；
第三步，自由市场交易机制下智能记忆网络电价预测模型的电价预测。
2.如权利要求1所述的基于自由市场交易机制的智能电价预测方法，其特征在于，所述第一步自由市场交易机制下多影响因子、多变量以及多时间尺度的智能记忆网络结构设计过程包括：采用输入层、隐含层和输出层三层神经网络结构，每一层均考虑多影响因子，每一层均由多个神经元组成；输入层的输入数据格式形式为：
其中X为输入矩阵，V为输入数据，t为时间，N为影响因子编号，i为不同时刻电价序号。
3.如权利要求1所述的基于自由市场交易机制的智能电价预测方法，其特征在于，所述第二步多影响因子、多变量以及多时间尺度的智能记忆网络电价预测模型的线下训练具体过程包括：构建训练数据，设定目标函数和约束条件，确定训练结束条件和模型训练；如果训练结果满足训练目标要求，结束训练，输出智能网路记忆预测模型；如果结果不满足预测目标要求，则返回修改模型参数或者目标函数，重新训练，直至满足训练目标要求。
4.如权利要求1所述的基于自由市场交易机制的智能电价预测方法，其特征在于，所述第三步基于智能记忆网络电价预测模型的电价预测具体包括：
1)确定影响因子的内容和数量，确定输出层变量个数，设定时间尺度等初始条件；
2)将初始参数输入训练模型，进行电价预测。
5.一种实施权利要求1～4任意一项所述基于自由市场交易机制的智能电价预测方法的基于自由市场交易机制的智能电价预测系统，其特征在于，所述基于自由市场交易机制的智能电价预测系统包括：
预测模型构建模块，用于实现多影响因子、多变量以及多时间尺度的智能记忆网络电价预测模型的构建；
预测模型训练模块，用于实现多影响因子、多变量以及多时间尺度的智能记忆网络电价预测模型的线下训练；
电价预测模块，用于实现基于智能记忆网络电价预测模型的电价预测。
6.如权利要求5所述的基于自由市场交易机制的智能电价预测系统，其特征在于，所述预测模型训练模块包括：
训练条件确认单元，用于构建训练数据，设定目标函数和约束条件，确定训练结束条件和模型训练；
预测模型输出单元，用于实现训练结果满足训练目标要求，结束训练，输出智能网路记忆预测模型；
重新训练单元，用于实现结果不满足预测目标要求，则返回修改模型参数或者目标函数，重新训练，直至满足训练目标要求。
7.如权利要求5所述的基于自由市场交易机制的智能电价预测系统，其特征在于，所述电价预测模块包括：
参数设定单元，用于确定影响因子的内容和数量，确定输出层变量个数，设定时间尺度等初始条件；
初始参数输入单元，用于将初始参数输入训练模型，进行电价预测。
8.如权利要求5所述的基于自由市场交易机制的智能电价预测系统，其特征在于，所述预测模型构建模块的智能记忆网络结构包括输入层、隐含层和输出层三层神经网络结构，每一层均考虑多影响因子，每一层均由多个神经元组成。
9.一种实现权利要求1～4任意一项所述基于自由市场交易机制的智能电价预测方法的信息数据处理终端。
10.一种计算机可读存储介质，包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如权利要求1～4任意一项所述的基于自由市场交易机制的智能电价预测方法。
一种基于自由市场交易机制的智能电价预测系统及方法
技术领域
背景技术
发明内容
具体实施方式
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