[发明专利]一种电价预测方法、装置、移动终端及存储介质

权利要求书

1.一种电价预测方法，其特征在于，包括：

根据不同用户种类获取与所述用户种类相对应的预设时段内的历史电价信息；

根据所述用户种类选定相应的电价预测模型；

将所述历史电价信息输入至所述电价预测模型中，以使所述电价预测模型根据所述历史电价信息进行未来时段的电价预测。

2.根据权利要求1所述的一种电价预测方法，其特征在于，所述根据所述用户种类选定相应的电价预测模型，具体为：

所述用户种类包括：产销者用户与消费者用户；

所述电价预测模型包括：产销者联合优化模型和消费者联合优化模型；

当所述用户种类为产销者用户时，选定产销者联合优化模型；

当所述用户种类为消费者用户时，选定消费者联合优化模型。

3.根据权利要求2所述的一种电价预测方法，其特征在于，所述产销者联合优化模型的生成过程具体为：

将所述产销者用户的历史电价信息输入至LSTM神经网络中进行训练，并计算第一损失函数，当所述第一损失函数的变化值小于等于预设数值时，停止训练并生成所述产销者联合优化模型；其中，所述第一损失函数包括：第一均方误差损失函数和训练样本的参与度优化项。

4.根据权利要求2所述的一种电价预测方法，其特征在于，所述消费者联合优化模型的生成过程具体为：

将所述消费者用户的历史电价信息输入至LSTM神经网络中进行训练，并计算第二损失函数，当所述第二损失函数的变化值小于等于所述预设数值时，停止训练并生成所述消费者联合优化模型；其中，所述第二损失函数包括：第二均方误差损失函数和二元交叉熵损失函数。

5.根据权利要求3所述的一种电价预测方法，其特征在于，在所述根据所述历史电价信息进行未来时段的电价预测之后，还包括：

生成电价预测结果，根据所述电价预测结果进行削峰填谷处理。

6.一种电价预测装置，其特征在于，包括：获取模块、选定模块和预测模块；

其中，所述获取模块用于根据不同用户种类获取与所述用户种类相对应的预设时段内的历史电价信息；

所述选定模块用于根据所述用户种类选定相应的电价预测模型；

所述预测模块用于将所述历史电价信息输入至所述电价预测模型中，以使所述电价预测模型根据所述历史电价信息进行未来时段的电价预测。

7.根据权利要求6所述的一种电价预测装置，其特征在于，所述根据所述用户种类选定相应的电价预测模型，具体为：

所述用户种类包括：产销者用户与消费者用户；

所述电价预测模型包括：产销者联合优化模型和消费者联合优化模型；

当所述用户种类为产销者用户时，选定产销者联合优化模型；

当所述用户种类为消费者用户时，选定消费者联合优化模型。

8.根据权利要求7所述的一种电价预测装置，其特征在于，所述产销者联合优化模型的生成过程具体为：

将所述产销者用户的历史电价信息输入至LSTM神经网络中进行训练，并计算第一损失函数，当所述第一损失函数的变化值小于等于预设数值时，停止训练并生成所述产销者联合优化模型；其中，所述第一损失函数包括：第一均方误差损失函数和训练样本的参与度优化项。

9.一种移动终端，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储有计算机可读程序代码，所述处理器执行所述计算机可读程序代码时实现权利要求1至5中任一项所述的一种电价预测方法的步骤。

10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储计算机可读程序代码，当所述计算机可读程序代码被执行时实现权利要求1至5中任一项所述的一种电价预测方法的步骤。