一种基于经验模态分解与最小门控记忆网络分位数回归的电价预测方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202010661886.X
IPC分类号：G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q30/02;G06Q50/06;G01R22/06
申请日期：
2020-07-10
申请人：
太原理工大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	一种基于经验模态分解与最小门控记忆网络分位数回归的电价预测方法
申请号	CN202010661886.X	申请日期	2020-07-10
法律状态	实质审查	申报国家	暂无
公开/公告日	2020-10-27	公开/公告号	CN111832822A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06Q10/04 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法〔8〕 G06Q10/00 行政；管理〔8，2012.01〕 G06Q10/04 预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”〔2012.01〕	IPC分类号	G;0;6;Q;1;0;/;0;4;;;G;0;6;Q;1;0;/;0;6;;;G;0;6;Q;3;0;/;0;2;;;G;0;6;Q;5;0;/;0;6;;;G;0;1;R;2;2;/;0;6查看分类表>
申请人	太原理工大学	申请人地址	山西省太原市迎泽大街79号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	太原理工大学	当前权利人	太原理工大学
发明人	韩肖清;李柯江;宋天昊;张佰富;王海港;高蒙楠;柴睿;刘璐
代理机构	太原科卫专利事务所（普通合伙）	代理人	朱源;武建云

摘要

本发明为了解决目前现有的电力市场电价预测方法用时过长，无法训练更多样本以提高预测精度，且主要局限在点预测，电价区间预测和概率密度估计的研究较少，无法为市场参与者制定最优市场策略提供更多有效信息的问题，建立了一种基于经验模态分解与最小门控记忆网络分位数回归的电价预测方法，采用经验模态分解将电价序列分解为若干个模态分量，将QR和MGM结合组成混合模型QR‑MGM对各个模态分量在不同分位数下进行预测，并对重构后的预测结果采用KDE得到电价的概率密度函数，不仅可以量化预测的不确定性，还能获得电价概率密度函数。

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