[发明专利]一种电力价格预测方法及装置

权利要求书

1.一种电力价格预测方法，其特征在于，包括：

根据电力交易信息，获取价格历史数据；

对所述价格历史数据进行处理，获取目标预测对象的初始价格预测结果；

采用局部加权线性回归法对所述价格历史数据进行处理，获取所述目标预测对象的更新后的权重；

根据所述初始价格预测结果和所述更新后的权重，获取所述目标预测对象的电力价格预测结果。

2.如权利要求1所述的电力价格预测方法，其特征在于，所述对所述价格历史数据进行处理，获取目标预测对象的初始价格预测结果，包括：

对所述价格历史数据进行均值聚类处理，获取目标模式子序列；

基于所述价格历史数据，对所述目标模式子序列进行相似序列匹配处理，获取与所述目标模式子序列对应的相似模式子序列；

根据所述相似模式子序列，获取结果集；

根据所述结果集，获取目标预测对象的初始价格预测结果。

3.如权利要求2所述的电力价格预测方法，其特征在于，所述对所述价格历史数据进行均值聚类处理，获取目标模式子序列，包括：

根据所述价格历史数据，至少获取单位时间电力价格长度和历史数据的单位时间数；

对所述单位时间电力价格长度和所述历史数据的单位时间数进行均值聚类处理，获取目标模式子序列。

4.如权利要求2所述的电力价格预测方法，其特征在于，所述基于所述价格历史数据，对所述目标模式子序列进行相似序列匹配处理，获取与所述目标模式子序列对应的相似模式子序列步骤后，还包括：

若不能获取与所述目标模式子序列对应的相似模式子序列，则将窗口长度缩减一个单位后，返回所述对所述目标模式子序列进行相似序列匹配处理步骤。

5.如权利要求1所述的电力价格预测方法，其特征在于，所述初始价格预测结果的获取方式为：

其中，表征单位时间内需要预测的电力价格数据，d表征单位时间，ES_d表征结果集，X表征单位时间电力价格，j表征单位时间。

6.如权利要求1所述的电力价格预测方法，其特征在于，所述目标预测对象的更新后的权重获取方式为：

其中，w⁽ⁱ⁾表征更新后的权重，i表征所述结果集中每个元素获得该元素对应的编号，τ表征带宽参数。

7.如权利要求1所述的电力价格预测方法，其特征在于，所述目标预测对象的电力价格预测结果的获取方式为：

8.一种电力价格预测装置，其特征在于，包括：

信息获取模块，用于根据电力交易信息，获取价格历史数据；

第一结果获取模块，用于对所述价格历史数据进行处理，获取目标预测对象的初始价格预测结果；

权重获取模块，用于采用局部加权线性回归法对所述价格历史数据进行处理，获取所述目标预测对象的更新后的权重；

第二结果获取模块，用于根据所述初始价格预测结果和所述更新后的权重，获取所述目标预测对象的电力价格预测结果。

9.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述方法的步骤。