申请/专利权人：华北电力大学

申请日：2023-12-26

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117808148A

主分类号：G06Q10/04

分类号：G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/0442;G06N3/0464;G06N3/08

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.19#实质审查的生效;2024.04.02#公开

摘要：本申请公开了基于信号分解和深度学习的预测微电网不确定性的方法，包括：获取微电网中各影响因素对应的时间序列数据，影响因素与微电网的多个不确定性变量相关，不确定性变量包括：风力发电功率、光伏发电功率和微电网负荷；对时间序列数据分别进行分解，得到多个特征分量；将多个特征分量输入不确定性预测模型进行处理，以输出各不确定性变量对应的预测值；对各不确定性变量对应的预测值进行回归，以得到各不确定性变量对应的分布情况，作为对应不确定性变量的预测结果。本申请一并公开了相应的计算设备。

主权项：1.基于信号分解和深度学习的预测微电网不确定性的方法，包括：获取微电网中各影响因素对应的时间序列数据，所述影响因素与所述微电网的多个不确定性变量相关，所述不确定性变量包括：风力发电功率、光伏发电功率和微电网负荷；对所述时间序列数据分别进行分解，得到多个特征分量；将所述多个特征分量输入不确定性预测模型进行处理，以输出各不确定性变量对应的预测值；对各不确定性变量对应的预测值进行回归，以得到各不确定性变量对应的分布情况，作为对应不确定性变量的预测结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 华北电力大学 基于信号分解和深度学习的预测微电网不确定性的方法

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