一种基于支持向量回归算法的预测电价的系统模型
基本信息
| 申请号 | CN202010905808.X | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN111967918A | 公开（公告）日 | 2020-11-20 |
| 申请公布号 | CN111967918A | 申请公布日 | 2020-11-20 |
| 分类号 | G06Q30/02;G06Q50/06 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 胡炳谦;顾一峰;周浩;韩俊 | 申请（专利权）人 | 上海积成能源科技有限公司 |
| 代理机构 | - | 代理人 | - |
| 地址 | 200439 上海市宝山区高逸路80号南楼6楼 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 随着新一轮电力市场改革的持续推进,电价作为反映市场运营状况的重要指标,准确预测电价能够帮助电力市场博弈方进行风险规避,达到经济收益最大化。梯度提升决策树是机器学习中一个长盛不衰的模型，其主要思想是利用弱分类器（决策树）迭代训练以得到最优模型，该模型具有训练效果好、不易过拟合等优点。该方法不仅在工业界应用广泛，支持高效率的并行训练，并且具有更快的训练速度、更低的内存消耗、更好的准确率、支持分布式可以快速处理海量数据等优点。本发明采用了一种基于支持向量回归算法来预测节点电价，可以极大的提高预测准确度。 |
