神经网络结合蒙特卡洛的功率区间预测方法

Question

如题所述

Answer 1

卷积神经网络与蒙特卡洛模拟，递归神经网络与蒙特卡洛模拟等。
卷积神经网络与蒙特卡洛模拟：卷积神经网络（CNN）用于处理具有空间相关性的数据，例如电力系统中的各个设备。蒙特卡洛模拟则用于评估不同设备的功率分布，从而得出一个总体的功率区间。这种方法可以综合考虑整个系统的性能，为决策者提供更全面的信息。
递归神经网络与蒙特卡洛模拟：递归神经网络（RNN）用于处理具有时间序列性质的数据，例如电力系统的历史功率数据。蒙特卡洛模拟则用于生成一系列可能的未来功率序列，并计算每个序列的统计特征，从而得出一个可能的功率区间。这种方法可以考虑到系统动态变化的特性。