公开(公告)号：CN117633476A

公开(公告)日：2024-03-01

申请号：CN202311781695.7

申请日：2023-12-22

Applicant: 中国石油大学(华东)

Inventor： 朱传勇 ,  巩亮 ,  段欣悦 ,  周宁 ,  黄迪

IPC: G06F18/20 ,  G06F18/213 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0442 ,  G06Q50/06 ,  H02J3/00

Abstract: 本发明提供了一种基于神经网络预测EGS地热系统发电量方法，包括：获取主控因素，并根据所述主控因素进行数值模拟，得到第一地热系统样本集；利用激光测距传感器采集目标地区中所述主控因素对应的数值，得到采集信号；对所述采集信号进行滤波，并根据滤波后的数据构建第二地热系统样本集；对所述第一地热系统样本集和所述第二地热系统样本集进行归一化处理，得到训练数据集；将所述训练数据集输入至CNN‑LSTM组合神经网络模型进行训练，得到训练好的发电量预测模型；将待测数据输入至所述发电量预测模型中，得到累计发电量。本发明能够准确、稳定地预测在不同约束条件下的EGS地热系统发电量。