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申请/专利权人：水电水利规划设计总院有限公司
摘要：本发明公开了一种电力系统风光出力量化预测方法及预测装置，涉及机器学习技术领域，包括：采集电力系统的第一侧出力数据集和第二侧出力数据集；初始化长短期记忆网络，包括一信任函数，用于记忆大于预设信任度的数据集；对第一侧出力数据集和第二侧出力数据集分别进行训练，得到第一记忆预测网络和第二记忆预测网络；进行融合，获取第一融合预测网络；封装为预测模块，与电力系统连接，进行量化预测。本发明解决了现有技术在风光出力量化预测方面存在的准确度和适应性不足的技术问题，达到了提高风光出力预测的准确度和适应性的技术效果。
主权项：1.一种电力系统风光出力量化预测方法，其特征在于，所述方法包括：采集电力系统的第一侧出力数据集和第二侧出力数据集，其中，所述第一侧出力数据集为基地侧的出力数据集，所述第二侧出力数据集为受端侧的出力数据集，出力数据集包括峰谷值区间、峰谷频率和峰谷时间；初始化长短期记忆网络，所述长短期记忆网络包括一信任函数，所述信任函数用于记忆大于预设信任度的数据集；其中，所述信任函数包括：分别对所述第一侧出力数据集和所述第二侧出力数据集的实时的数据采集环境进行分析，获取第一环境影响度序列和第二环境影响度序列；根据所述第一环境影响度序列和所述第二环境影响度序列，建立所述信任函数，其中，所述信任函数用于选取环境影响度小于预设环境影响度的时序节点，再将选取的时序节点所对应的数据集记忆为大于预设信任度的数据集；利用所述长短期记忆网络对所述第一侧出力数据集和第二侧出力数据集分别进行训练，得到第一记忆预测网络和第二记忆预测网络；对所述第一记忆预测网络和所述第二记忆预测网络进行融合，获取第一融合预测网络；将所述第一融合预测网络封装为预测模块，将所述预测模块与所述电力系统连接，调用所述第一融合预测网络对所述电力系统进行量化预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 水电水利规划设计总院有限公司 一种电力系统风光出力量化预测方法及预测装置
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