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申请/专利权人：南京工程学院
摘要：本发明公开计及特征相似的小样本光伏电站功率缺失填补方法及系统，方法包括：对光伏原始数据预处理，标记缺失数据的位置，得到光伏数据集；光伏原始数据包括光伏出力数据和与之对应的特征量；分析各特征量之间的相关性，以从中选取用于训练的光伏特征；从光伏数据集中选取参考数据用于计算缺失数据的初始预测值；构建IR‑MCTS模型；基于迁移学习的思想，利用光伏特征和与之对应的光伏出力数据训练IR‑MCTS模型，训练过程中利用光伏特征修正初始预测值，使得IR‑MCTS模型满足精度要求；利用训练好的IR‑MCTS模型对光伏缺失数据进行填补。本发明考虑了缺失数据和各特征量之间的相关性，提出了即时奖励蒙特卡洛树搜索模型，解决了模型训练速度慢和预测精度不高的问题。
主权项：1.一种计及特征相似的小样本光伏电站功率缺失填补方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、对光伏原始数据预处理，标记缺失数据的位置，得到光伏数据集；所述光伏原始数据包括光伏出力数据和与之对应的特征量；分析各特征量之间的相关性，以从中选取用于训练的光伏特征；S2、从光伏数据集中选取参考数据用于计算缺失数据的初始预测值；S3、构建IR-MCTS模型；S4、基于迁移学习的思想，利用光伏特征和与之对应的光伏出力数据训练IR-MCTS模型，训练过程中利用光伏特征修正初始预测值，使得IR-MCTS模型满足精度要求；S5、利用训练好的IR-MCTS模型对光伏缺失数据进行填补。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京工程学院 计及特征相似的小样本光伏电站功率缺失填补方法及系统
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