公开(公告)号：CN116957698A

公开(公告)日：2023-10-27

申请号：CN202310782181.7

申请日：2023-06-29

申请人： 内蒙古龙源新能源发展有限公司 ,  华北电力大学(保定)

发明人： 刘科 ,  王玲霞 ,  苗伊 ,  范晓旭 ,  王梓霁 ,  尚虹霖

IPC分类号： G06Q30/0283 ,  G06Q50/06 ,  G06F18/241 ,  G06N3/045 ,  G06N3/048

摘要： 本发明涉及一种基于改进时序模式注意力机制的电价预测方法，是基于CNN‑TPA‑GRU模型的日前市场短期电价的预测算法，其将CNN、TPA和GRU融合而有效地融合多模态特征，并通过在卷积神经网络后加入时序模式注意力机制，实现对时间序列数据的特征提取，突出了卷积神经网络处理后的输入特征中的关键信息，然后通过CNN神经网络的强大的非线性建模能力学习到更高阶、更复杂的特征表示，并借助TPA在序列数据中对不同时间步的特征进行加权和选择，在大量的历史电价数据上进行训练，学习到模型的参数和权重，使其能够更好地适应电价预测任务、提高预测精度。所述多模态数据包含历史价格序列、二氧化碳排放量、风发电量等相关数据。