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申请/专利权人：国网吉林省电力有限公司培训中心;北京科东电力控制系统有限责任公司
摘要：一种基于机器学习的生物质能发电量预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：采集生物质能产沼及发电系统的储气柜排放流量、上网电量、非上网能量，以及所述系统所在的环境数据，并构造输入特征矩阵；将所述输入特征矩阵输入至预先训练的CNN‑GRNN模型中，以获得所述系统中沼气发电机的预测发电量曲线。本发明综合考虑沼气发电系统中的长期历史数据，充分分析发电系统特征，降低生物质能发电量预测的不确定性。
主权项：1.一种基于机器学习的生物质能发电量预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：采集生物质能产沼及发电系统的储气柜排放流量、上网电量、非上网能量，以及所述系统所在的环境数据，并构造输入特征矩阵；将所述输入特征矩阵输入至预先训练的CNN-GRNN模型中，以获得所述系统中沼气发电机的预测发电量曲线。
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