(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211126905.4 (22)申请日 2022.09.16 (71)申请人 国网经济技 术研究院有限公司 地址 102209 北京市昌平区北七家未来科 技城北区国家电网公司办公区 (72)发明人 辛诚　 (74)专利代理 机构 北京纪凯知识产权代理有限 公司 11245 专利代理师 赵悦 (51)Int.Cl. G06Q 30/02(2012.01) G06Q 10/06(2012.01) G06Q 10/04(2012.01) G06N 3/08(2006.01) G06N 3/04(2006.01) (54)发明名称 一种电网物料招采价格区间预测方法、 系统 和可读介质 (57)摘要 本发明属于机器学习技术领域， 涉及一种电 网物料招采价格区间预测方法、 系统和可读介 质， 一种电网物料招采价格区间预测方法， 包括 以下步骤： 根据电力物料历史招采价格数据， 对 长短期记忆循环神经网络模型进行训练生成电 力物料招采价格预测模型； 通过电力物料招采价 格预测模型进行电力物料招采价格预测， 获得价 格区间的基准值； 通过时间窗内每一批次招采价 格的四分位距 生成历史价格区间宽度， 结合基准 值预测招采价格区间宽度； 根据区间预测的指导 原则， 对预测招采价格区间宽度进行筛选， 生成 电力物料招采价格预测区间。 其解决了现有的人 工智能技术过于依赖算法、 推广泛化能力差等问 题， 具有较强的适应性、 准确性、 包容性和可调整 性。 权利要求书2页 说明书8页 附图2页 CN 115545748 A 2022.12.30 CN 115545748 A 1.一种电网物料招采价格区间预测方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 根据电力物料历史招采价格数据， 对长短期记忆循环神经网络模型进行训练生成电力 物料招采价格预测模型； 通过所述电力物料招采价格预测模型进行电力物料招采价格预测， 获得价格区间的基 准值； 通过时间窗内每一批次招采价格的四分位距生成历史价格区间宽度， 结合所述基准值 预测招采价格区间宽度； 根据区间预测的指导原则， 对所述预测招采价格区间宽度进行筛选， 生成电力物料招 采价格预测区间。 2.如权利要求1所述的电网物料招采价格区间预测方法， 其特征在于， 获取所述电力物 料历史招采价格数据的方法为： 获取电力物料历史招采价格原 始数据； 以若干个月为一个招采批次， 计算每个所述招采批次成交价格的中位数， 若缺失成交 价格中位数， 使用线性插值法对缺失值进行填充， 并生成由招采批次和对应成交价格中位 数组成的二维数据集； 将所述二维数据集进行归一 化处理， 并将处 理后的数据集分为训练集和验证集； 按照时间窗抽取 特征值， 组成测试集输入数据和验证集输入数据。 3.如权利要求2所述的电网物料招采价格区间预测方法， 其特征在于， 所述归一化处理 的公式为： 其中， x为电力物料历史招采价格， x ′为经过归一化处理的电力物料历史招采价格； xmax 为最高电力物料历史招采价格， xmin为最低电力物料历史招采价格。 4.如权利要求2所述的电网物料招采价格区间预测方法， 其特征在于， 所述生成电力物 料招采价格预测模型的方法为： 使用训练集对长短期记忆循环神经网络模型进行训练， 然后使用验证集进行参数调 整， 重复上述步骤， 得到最终的长短期记忆循环神经网络模型作为电力物料招采价格预测 模型。 5.如权利要求2所述的电网物料招采价格区间预测方法， 其特征在于， 电力物料招采价 格预测模型的损失函数为： 其中， y为真实值， 为预测值， MSE为均方误差， E是期望值； 采用自适应优化算法和合梯度平方的指数移动平均数的深度学习优化算法来调节学 习率的变化。 6.如权利要求2所述的电网物料招采价格区间预测方法， 其特征在于， 电力物料招采价 格预测模型的评价指标为加权均方根对数误差， 所述评价指标的公式为：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115545748 A 2其中， NWRMSLE 是加权均方根对数误差， ωi是标准化加权均方根对数误差的权重向量， n 为样本量， i 为样本中的某一条 数据， y为真实值， 为预测值。 7.如权利要求1 ‑6任一项所述的电网物料招采价格区间预测方法， 其特征在于， 所述 区 间预测的指导原则为： 上 行预测风险应当小于下 行预测风险。 8.如权利要求1 ‑6任一项所述的电网物料招采价格区间预测方法， 其特征在于， 电力物 料招采价格预测区间为 其中， 为基准值， 为招采价格区间 宽度， ωlower为下行区间权 重， ωupper为上行区间权 重。 9.一种电网物料招采价格区间预测系统， 其特 征在于， 包括以下步骤： 模型训练模型， 用于根据电力物料历史招采价格数据， 对长短期记忆循环神经网络模 型进行训练生成电力物料招采价格预测模型； 基准值获得模型， 用于通过所述电力物料招采价格预测模型进行电力物料招采价格预 测， 获得价格区间的基准 值； 招采价格区间宽度计算模型， 用于通过时间窗内每一批次招采价格的四分位距生成历 史价格区间宽度， 结合所述基准 值预测招采价格区间宽度； 招采价格预测区间输出模块， 用于根据区间预测的指导原则， 对所述预测招采价格区 间宽度进行筛 选， 生成电力物料招采价格预测区间。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质上存储有计算机 程序， 所述计算机程序被处理器执行以实现如权利要求1 ‑8任一项所述的电网物料招采价 格区间预测方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115545748 A 3