基于大数据分析的电力市场营销策略优化研究  

作　　者：杨凡 

机构地区：[1]贵州财经大学 [2]贵州文化旅游职业学院

出　　处：《电气技术与经济》2024年第9期281-284,共4页Electrical Equipment and Economy

摘　　要：为优化电力市场资源配置、降低运营成本,提出一种基于长短期记忆网络的电力市场电能能耗预测模型。使用长短期记忆网络作为公共建筑能耗特征提取器,在不断迭代的过程中保留有价值的能耗历史数据,通过自主学习与自组织调整不同时序的输出,并引入灰色系统,减少所需样本数据的数量和缩小误差。凭借最小二乘法计算输出权值,获得长短期记忆网络下预测值,将经反归一函数处理后的结果累减计算,得到建筑能耗短期预测值。最后通过调整不同种类生产设备的运行数量,来最小化总用电成本,能够为企业生产计划的优化安排提供技术支撑。通过实验结果证明:本文方法的电能能耗预测的皮尔逊相关系数R=0.9998,预测精度高;4月份优化后的用电成本相比优化前降低162.32万元。显著的降低额证明了本文方法在电力市场营销策略优化中的有效性,能帮助电力企业实现更加高效、经济、可持续的电力调度和定价策略。

关 键 词：长短期记忆网络 灰色系统 电能能耗 预测模型 电力市场营销 企业成本优化 

分 类 号：F426.61[经济管理—产业经济] F274