本申請適用于數據預測技術領域,提供了一種分時電價預測方法、裝置及終端設備。該分時電價預測方法包括:獲取目標用戶的歷史電價數據、歷史總負荷數據、歷史風能負荷數據、歷史光伏負荷數據和歷史日期數據;確定上述數據中對分時電價的影響程度超出閾值的目標變量;根據目標變量構建分時電價預測模型;基于深度極限學習機DELM,確定分時電價預測模型輸出的分時電價。本申請針對光伏發電和風力發電等新能源的廣泛參與到電力市場時引發分時電價預測不確定性的問題,通過建立分時電價預測模型,并引入了麻雀搜索算法SSA與深度極限學習機DELM相結合的算法,在考慮到電力市場實時性的同時,達到了能夠準確預測分時電價的技術效果。
聲明:
“分時電價預測方法、裝置及終端設備” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)