技术编号:30269429
提示:您尚未登录,请点 登 陆 后下载,如果您还没有账户请点 注 册 ,登陆完成后,请刷新本页查看技术详细信息。.本发明属于自动化领域,涉及一种基于历史边际电价的配电网电价预测方法。背景技术.目前,研究较为广泛的电价预测模型主要分为线性的统计学模型和非线性的机器学习模型两类。对于线性模型,通常采用统计理论和数学方程来推断时间序列的预测值,其中比较著名的有线性回归模型,指数平滑模型和自回归积分滑动平均模型。非线性的机器学习方法是从时间序列,算法比较复杂但准确性高,相关方法有人工神经网络,支持向量回估模型等。.本专利提出了一种基于kalman-bp组合预测模型,预测短期时间的电价。该方法能克服单一模型预...
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请注意,此类技术没有源代码,用于学习研究技术思路。