摘要
本发明公开一种基于深度学习的日前电价概率预测的方法和装置，包括获取待预测地区的气象状态数据以及发电机发电量数据，构建预测参数；将预测参数输入至预先训练的日前电价概率预测模型进行预测，得到日前电价概率；训练方法，包括：收集地区的气象状态数据以及发电机发电量数据，构建历史数据集合；对所述历史数据集合进行可视化分析和数据预处理，得到预测特征参数集；基于预测特征参数集作为输入，以深度神经网络DDNN为基础模型进行训练，训练过程中加入超参数优化，并使用输出概率分布参数对日前电价进行概率预测。本发明能够提供预测值的可能波动范围，反映出预测结果的不确定性水平，为电力系统的规划预测、运行等决策提供信息和依据。
