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龙图腾网恭喜国网宁夏电力有限公司石嘴山供电公司;天津大学申请的专利基于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获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116796194B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310771035.4，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权基于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是由徐涛;张云峰;杨龙雨;马振华;王蓉蓉;马静;孔新帆;宋丹;黄烨;翟坤鹏;葛磊蛟设计研发完成，并于2023-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于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在说明书摘要公布了：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。

本发明授权基于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在权利要求书中公布了：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；所述步骤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，具体步骤包括：步骤S21，创建所述待采集分布式光伏电站所在的子区域中各分布式光伏电站的电流数据的随机矩阵Z： 其中，历史日数量为n，m为历史电流数据时间序列总长度，每个历史日各采集时刻的电流数据分别为z11,z12,…,z1n,…,zm1,zm2,…,zmn，m取值为96；步骤S22，基于所述矩阵Z选取实时滑动时间窗，得到的时间窗矩阵Zi，其中，实时滑动时间窗口长度为Nw、宽度为Iw，即每次采样向后平移一个采样点，i时刻的实时滑动时间窗包含i时刻的当前数据和Iw-1个相邻的历史数据： 式中表示i时刻采集到的第Nw个电流数据，Nw＝n，Iw＝m；步骤S23，将所述矩阵Zi进行标准化处理得到标准矩阵标准化处理规则为： 式中，为所述标准矩阵的第i行j列的元素，zi,j表示所述矩阵Zi第i行j列的光伏输出功率实际值，μzj和σzj分别为zj的均值与标准差，和分别为的均值与标准差，且zj表示所述矩阵Zi的第j列矩阵，表示所述矩阵的第j列矩阵；步骤S24，根据所述矩阵得出奇异值等价矩阵并作标准化操作，得到n个标准矩阵Zu； 式中，表示标准矩阵的共轭转置矩阵，U为Haar酉矩阵；步骤S25，计算出n个标准矩阵Zu的乘积即标准非Hermitian矩阵积 步骤S26，计算出所述标准非Hermitian矩阵积的标准矩阵S，其中： 式中，j∈[1,n]表示所述矩阵积的列数，sj表示所述标准矩阵S的各列元素，表示所述矩阵积的各列元素，表示所述矩阵积第j列元素的标准差；步骤S27，计算所述标准矩阵S在i时刻的平均谱半径MSR统计量RMSR,i： 式中，q∈[1,N]，N代表特征根的数量；λq表示所述标准矩阵S的特征根；步骤S28，按照时序滑动时间窗，构建所述分布式光伏电站的实时平均谱半径特征数据集RMSR-c，其中，RMSR-c＝{RMSR-c,1,RMSR-c,2,…,RMSR-c,m}，c∈[1,r]，所述子区域中分布式光伏电站的数量为r；得到所述子区域的平均谱半径特征数据集R’，R’＝{RMSR-1,RMSR-2,…,RMSR-r}；步骤S29，将所述平均谱半径特征数据集R’中各个元素均作为时间序列，令时间序列o代表所述待采集分布式光伏电站所对应的时间序列，时间序列e代表所述平均谱半径特征数据集R’中的一个非待采集分布式光伏电站所对应的时间序列： 步骤S210，根据欧式距离度量找到规整路径W，其中，o和e的欧式距离度量表示为：τm,m＝om-em2W＝{w1,w2,...,wk}式中wk为平均谱半径特征数据时序曲线中各点对的最短距离点对；步骤S211，计算所述时间序列o和所述时间序列e的相似度DTWo,e： 步骤S212，将计算出的各个相似度值进行从大到小排序，选取前十个相似度值所对应非待采集分布式光伏电站作为所述相似电站。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或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，其通讯地址为：753000 宁夏回族自治区石嘴山市大武口区朝阳西街225号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。