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龍圖騰網(wǎng)恭喜朗坤智慧科技股份有限公司申請(qǐng)的專利一種基于SA-GAN的電力市場(chǎng)新能源聯(lián)合預(yù)測(cè)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119539207B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-16發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510100559.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/04；該發(fā)明授權(quán)一種基于SA-GAN的電力市場(chǎng)新能源聯(lián)合預(yù)測(cè)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)是由陳松;袁存發(fā);康建輝;陳志凱;歐陽(yáng)永子設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-01-22向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于SA-GAN的電力市場(chǎng)新能源聯(lián)合預(yù)測(cè)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明屬于新能源預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于SA?GAN的電力市場(chǎng)新能源聯(lián)合預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，方法包括：獲取電力市場(chǎng)歷史數(shù)據(jù)；將注意力機(jī)制分別加入至生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)中的生成器網(wǎng)絡(luò)和判別器網(wǎng)絡(luò)中，建立注意力?生成對(duì)抗預(yù)測(cè)模型；將電力市場(chǎng)歷史數(shù)據(jù)輸入至注意力?生成對(duì)抗預(yù)測(cè)模型中進(jìn)行訓(xùn)練，通過(guò)生成器和判別器的對(duì)抗學(xué)習(xí)，不斷優(yōu)化注意力?生成對(duì)抗預(yù)測(cè)模型參數(shù)；利用訓(xùn)練優(yōu)化后的注意力?生成對(duì)抗預(yù)測(cè)模型進(jìn)行聯(lián)合預(yù)測(cè)，獲取新能源未來(lái)發(fā)電數(shù)據(jù)。本發(fā)明有效解決了傳統(tǒng)方法在復(fù)雜、非線性數(shù)據(jù)處理上的局限性，實(shí)現(xiàn)了多變量數(shù)據(jù)的聯(lián)合預(yù)測(cè)，充分考慮了各變量間的相互作用，生成了更為全面和精確的預(yù)測(cè)結(jié)果。

本發(fā)明授權(quán)一種基于SA-GAN的電力市場(chǎng)新能源聯(lián)合預(yù)測(cè)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于SA-GAN的電力市場(chǎng)新能源聯(lián)合預(yù)測(cè)方法，其特征在于，包括：獲取電力市場(chǎng)歷史數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理；將注意力機(jī)制分別加入至生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)中的生成器網(wǎng)絡(luò)和判別器網(wǎng)絡(luò)中，建立注意力-生成對(duì)抗預(yù)測(cè)模型；生成器網(wǎng)絡(luò)采用深度殘差網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，結(jié)合自注意力層和全連接層，并引入動(dòng)態(tài)權(quán)重調(diào)整機(jī)制，根據(jù)電力市場(chǎng)的歷史數(shù)據(jù)分布特性自適應(yīng)性地調(diào)整所述深度殘差網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的深度和寬度；生成器網(wǎng)絡(luò)的自注意力層頭數(shù)設(shè)定為8，注意力頭的維度設(shè)定為64，全連接層層數(shù)設(shè)定為3，每層的神經(jīng)元數(shù)設(shè)定為256、128和64，所述激活函數(shù)為ReLU；判別器網(wǎng)絡(luò)包括多尺度卷積層和自注意力層，通過(guò)多尺度特征提取捕捉電力市場(chǎng)歷史數(shù)據(jù)的微觀和宏觀模式；判別器網(wǎng)絡(luò)的自注意力層的頭數(shù)設(shè)定為8，注意力頭的維度設(shè)定為64，卷積層的卷積核大小設(shè)定為3×3，卷積核數(shù)設(shè)定為32、64和128；將所述電力市場(chǎng)歷史數(shù)據(jù)輸入至所述注意力-生成對(duì)抗預(yù)測(cè)模型中進(jìn)行訓(xùn)練，通過(guò)生成器和判別器的對(duì)抗學(xué)習(xí)，不斷優(yōu)化所述注意力-生成對(duì)抗預(yù)測(cè)模型參數(shù)；在注意力-生成對(duì)抗預(yù)測(cè)模型的訓(xùn)練過(guò)程中，采用自適應(yīng)性學(xué)習(xí)率調(diào)整策略，并結(jié)合量子啟發(fā)式算法優(yōu)化注意力-生成對(duì)抗預(yù)測(cè)模型參數(shù)；引入稀疏連接降低注意力-生成對(duì)抗預(yù)測(cè)模型復(fù)雜度并提高泛化能力；將所述電力市場(chǎng)歷史數(shù)據(jù)利用訓(xùn)練優(yōu)化后的注意力-生成對(duì)抗預(yù)測(cè)模型進(jìn)行聯(lián)合預(yù)測(cè)，獲取新能源未來(lái)發(fā)電數(shù)據(jù)。

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