一种机理模型嵌入的深度学习光伏短期预测方法

    公开(公告)号:CN117277271A

    公开(公告)日:2023-12-22

    申请号:CN202311009525.7

    申请日:2023-08-09

    Abstract: 本发明涉及一种机理模型嵌入的深度学习光伏短期预测方法,包括:采用Softsign函数替换LSTM模型的tanh函数,采用CSS函数替换LSTM模型的sigmoid函数,得到改进的LSTM模型;将单二极管模型和改进的LSTM模型结合,得到Diode‑LSTM模型,使用历史数据训练Diode‑LSTM模型,得到训练好的Diode‑LSTM模型,使用训练好的Diode‑LSTM模型对未来一段时间内的光伏发电系统输出功率进行预测;将预测的输出功率与实际输出功率进行比较,评估预测的准确性,并根据需要进行调整和优化。本发明具有更好的梯度传递,Softsign函数的梯度在输入接近于0的时候更加平缓,因此可以更好地传递梯度,避免梯度消失或爆炸的问题,具有更快的收敛速度,具有更好的鲁棒性和更好的泛化能力,可以更好地适应不同的数据集和任务。

    防止带电合接地闸刀的装置

    公开(公告)号:CN214898215U

    公开(公告)日:2021-11-26

    申请号:CN202121127211.3

    申请日:2021-05-24

    Abstract: 本实用新型提供一种防止带电合接地闸刀的装置,属于电力安全领域。所述装置包括:编码识别单元,用于识别外部的编码信息;编码单元,与所述编码识别单元、接地闸刀的验电管控装置连接,包括多个不同的接地闸刀编码;多个接地闸刀合闸回路,与所述编码单元连接,且与所述接地闸刀编码一一对应。该装置接收外部编码信息,在编码识别单元对比编码信息和接地闸刀编码成功,确定对应的接地点无电压的情况下,编码识别单元控制对应的接地闸刀合闸回路闭合。这样强制验证设备无电压情况下才能允许操作接地闸刀,且操作简单,成本低,极大的提高了现场的操作安全性。

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