发明公开
- 专利标题： 一种基于长短时记忆神经网络的分布式光伏预测方法
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申请号： CN202211530948.9申请日： 2022-12-01
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公开(公告)号： CN116402175A公开(公告)日： 2023-07-07
- 发明人: 霍雪松 , 郝雨辰 , 戴强晟 , 陆志平 , 于芮技 , 朱正磊 , 曹潇 , 于若英 , 叶荣波
- 申请人： 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司徐州供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司泰州供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司
- 申请人地址： 江苏省南京市鼓楼区上海路215号; ; ;
- 专利权人： 国网江苏省电力有限公司,国网江苏省电力有限公司徐州供电分公司,国网江苏省电力有限公司泰州供电分公司,国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司
- 当前专利权人： 国网江苏省电力有限公司,国网江苏省电力有限公司徐州供电分公司,国网江苏省电力有限公司泰州供电分公司,国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司
- 当前专利权人地址： 江苏省南京市鼓楼区上海路215号; ; ;
- 代理机构： 北京智绘未来专利代理事务所
- 代理商 王萍
- 主分类号： G06Q10/04
- IPC分类号： G06Q10/04 ; G06Q50/06 ; G06N3/0442 ; G06N3/0464 ; G06N3/08
摘要：
本发明涉及一种基于长短时记忆神经网络的分布式光伏预测方法及系统，通过组建光伏传感器列阵采集区域光伏资源的空间分布与历史记录，并结合深层卷积网络技术与深层循环网络技术搭建了2‑D CNN‑BLSTM深度学习网络模型以对区域光照情况进行预测。该方法提高了光伏预测的精确度，可以为新能源发电调度与规划提供可靠信息，极大的增强电网的安全性与稳定性。
