本申请适用于数据预测技术领域，提供了一种分时电价预测方法、装置及终端设备。该分时电价预测方法包括：获取目标用户的历史电价数据、历史总负荷数据、历史风能负荷数据、历史
光伏负荷数据和历史日期数据；确定上述数据中对分时电价的影响程度超出阈值的目标变量；根据目标变量构建分时电价预测模型；基于深度极限学习机DELM，确定分时电价预测模型输出的分时电价。本申请针对
光伏发电和风力发电等新能源的广泛参与到电力市场时引发分时电价预测不确定性的问题，通过建立分时电价预测模型，并引入了麻雀搜索算法SSA与深度极限学习机DELM相结合的算法，在考虑到电力市场实时性的同时，达到了能够准确预测分时电价的技术效果。
声明：
“分时电价预测方法、装置及终端设备” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
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来源：北方有色网
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