申请/专利权人:国网宁夏电力有限公司石嘴山供电公司;天津大学
申请日:2023-06-27
公开(公告)日:2023-09-22
公开(公告)号:CN116796194A
主分类号:G06F18/214
分类号:G06F18/214;G06F18/23;G06N3/0442;G06N3/0895;G06N3/006
优先权:
专利状态码:在审-实质审查的生效
法律状态:2023.10.13#实质审查的生效;2023.09.22#公开
摘要:本发明提供基于IDBO‑KELM‑BiGRU神经网络的分布式光伏电站有功功率虚拟采集方法,属于分布式光伏运维数据采集技术领域。包括:根据地理位置进行虚拟采集区域的网格初步划分;利用随机矩阵理论及动态时间规整DTW聚类算法的相关性分析方法,选取出相似电站;建立IDBO‑KELM‑BiGRU神经网络、并进行自监督训练,得到电流‑功率数据转换模型;将待采集分布式光伏电站的待采集电站历史电流数据转换为待采集电站历史光伏输出功率预测数据、并进一步训练IDBO‑KELM‑BiGRU神经网络模型,得到有功功率数据虚拟采集模型;输入待采集分布式光伏电站的采集日实时电流数据,利用有功功率数据虚拟采集模型进行数据拟合,实时得出待采集分布式光伏电站的采集日光伏输出功率预测数据。
主权项:1.一种基于IDBO-KELM-BiGRU神经网络的分布式光伏电站有功功率虚拟采集方法,其特征在于,包括:步骤S1,根据地理位置,进行虚拟采集区域的网格初步划分;步骤S2,利用随机矩阵理论及动态时间规整DTW聚类算法的相关性分析方法,选取出待采集分布式光伏电站的相似电站;步骤S3,建立IDBO-KELM-BiGRU神经网络、并利用各个所述相似电站的相似电站历史电流数据和相似电站历史光伏输出功率数据进行自监督训练,得到电流-功率数据转换模型,所述IDBO-KELM-BiGRU神经网络中采用改进的蜣螂优化算法IDBO优化KELM神经网络的超参数;步骤S4,利用所述电流-功率数据转换模型,将所述待采集分布式光伏电站的待采集电站历史电流数据转换为待采集电站历史光伏输出功率预测数据、并进一步训练所述IDBO-KELM-BiGRU神经网络模型,得到有功功率数据虚拟采集模型;步骤S5,输入所述待采集分布式光伏电站的采集日实时电流数据,利用所述有功功率数据虚拟采集模型进行数据拟合,实时得出所述待采集分布式光伏电站的采集日光伏输出功率预测数据。
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