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海上风机组的发电量峰谷自适应控制方法及模型训练方法 

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申请/专利权人:北京华能新锐控制技术有限公司

摘要:本申请提出一种海上风机组的发电量峰谷自适应控制方法及模型训练方法,其中,方法包括:获取与电网连接的多个电用户在预设时间段内多个时间点的多个总用电功率值与待并网海上风机组在预设时间段内多个时间点的多个输出功率值;根据多个总用电功率值与第一多尺度邻域特征提取模块,获得多尺度总用电特征向量,并构建多尺度总用电特征向量的自高斯密度图,获得多尺度总用电特征矩阵;根据多个输出功率值与第二多尺度邻域特征提取模块,获得多尺度输出功率特征向量;根据多尺度输出功率特征向量与多尺度总用电特征矩阵的转移向量获得分类特征向量;将分类特征向量输入至分类器模型,获得分类结果;根据分类结果,控制待并网海上风机组的输出功率。

主权项:1.一种海上风机组的发电量峰谷自适应控制方法,其特征在于,包括以下步骤:获取与电网连接的多个电用户在预设时间段内多个时间点的多个总用电功率值与待并网海上风机组在所述预设时间段内多个时间点的多个输出功率值;其中,所述多个时间点包括当前时间点;根据所述多个电用户在预设时间段内多个时间点的多个总用电功率值与第一多尺度邻域特征提取模块,获得多尺度总用电特征向量;构建所述多尺度总用电特征向量的自高斯密度图,并对所述自高斯密度图中各个位置的高斯分布进行高斯离散化,获得多尺度总用电特征矩阵;根据所述待并网海上风机组在所述预设时间段内多个时间点的多个输出功率值与第二多尺度邻域特征提取模块,获得多尺度输出功率特征向量;计算所述多尺度输出功率特征向量相对于所述多尺度总用电特征矩阵的转移向量,并将所述转移向量确定为所述分类特征向量;将所述分类特征向量输入至经过预先训练的分类器模型,获得分类结果;所述分类结果用于表示下一时间点待并网海上风机组的输出功率增大或减小;其中,所述分类器模型已经学习得到分类特征向量与分类结果之间的映射关系;根据所述分类结果,控制所述待并网海上风机组的输出功率。

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权利要求:

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