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基于改进Adam算法优化深度神经网络的电价预测方法

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基于改进Adam算法优化深度神经网络的实时电价预测方法，包括以下步骤：（1）获取电力系统中电价及其影响因子的相关数据作为样本数据；（2）对电力系统中电价及其影响因素的相关数据进行归一化预处理；（3）确定神经网络的输入模式、输出模式、隐藏层层数、隐藏层神经元数、隐藏层传递函数、输出层传递函数与损失函数；对传统的Adam算法进行改进，并用改进后的Adam算法优化深度神经网络模型；（4）以与实际电价相关性大的影响因子作为输入量，预测电价作为输出量，基于改进Adam算法训练深度神经网络模型，优化深度神经网络模型参数；（5）用所述最终优化后的深度神经网络模型处理电力系统中不同节点的电价影响因子数据，预测不同节点实时电价。本发明可提高利用数据的充分性、加快训练的收敛速度并提高电价预测的准确率。

著录项

公开/公告号CN113570414A

专利类型发明专利
公开/公告日2021-10-29

原文格式PDF
申请/专利权人国网福建省电力有限公司经济技术研究院;
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申请/专利号CN202110859266.1
发明设计人林昶咏;陈柯任;郑楠;蔡期塬;陈晚晴;李源非;项康利;施鹏佳;李益楠;杜翼;
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申请日2021-07-29
分类号G06Q30/02(20120101);G06Q50/06(20120101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构
代理人
地址 350012 福建省福州市晋安区秀峰路221号亿力名居1号楼
入库时间 2023-06-19 13:02:24

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