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申请/专利权人：国网智能电网研究院有限公司;国网上海市电力公司

摘要：本发明公开了一种源荷储资源聚合控制网关装置及负荷和出力预测方法，包括：神经网络节点寻优模块和预测神经网络训练模块，预测神经网络训练模块在板端由多个嵌入式神经网络处理器采用阵列排布方式形成嵌入式阵列式神经网络计算架构，采用此架构提出了一种负荷和出力预测神经网络模型的自训练、学习进化和预测计算方法，同时提出了架构的高低功率通信通道冗余低功耗控制策略。通过实施本发明，该装置在网络边端采用多个NPU相互配合算力叠加以低功耗实现了对多个多样化负荷和出力的预测，满足虚拟电厂“源荷储”数据采集一个周期内完成对应预测计算的要求。

主权项：1.一种源荷储资源聚合控制网关装置，其特征在于，所述源荷储资源聚合控制网关装置设置在虚拟电厂边端，包括：神经网络节点寻优模块和预测神经网络训练模块，所述神经网络节点寻优模块将源荷储历史数据输入至所述预测神经网络训练模块；所述预测神经网络训练模块在板端由多个嵌入式神经网络处理器采用阵列排布方式形成嵌入式阵列式神经网络计算架构，每个嵌入式神经网络处理器处理源荷储历史数据生成一个权重和阈值优化训练后的负荷和出力预测神经网络模型，每个负荷和出力预测神经网络模型分别进行一种负荷或出力的预测计算；所述神经网络节点寻优模块获取源荷储历史数据传送至每个嵌入式神经网络进行训练，所述神经网络节点寻优模块生成每个嵌入式神经网络所包含的神经元传导优化后的权重和阈值；所述嵌入式神经网络处理器将所述优化后的权重和阈值作为对应神经元的传导参数，生成对应的负荷和出力预测神经网络模型，根据所述负荷和出力预测神经网络模型分别进行相应的负荷和出力预测；所述神经网络节点寻优模块包括：第一线程和第二线程，第二线程包括一个误差反馈处理单元，2个线程并行执行；所述第一线程基于生物地理进化算法对初始权重和阈值进行迭代寻优，生成每个嵌入式神经网络的神经元优化后的权重和阈值；所述第二线程将实际采集的目标数据与所述负荷和出力预测神经网络模型根据影响因子数据预测的目标数据，通过所述误差反馈处理单元进行比较，根据比较结果调整修正每个嵌入式神经网络处理器中的各个神经元传导的权重和阈值，并传送至各个嵌入式神经网络处理器对应的神经网络包含的神经元，不间断的进行所述负荷和出力预测神经网络模型的实时优化学习。

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