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公开(公告)号：CN110991689B
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN201910985930.X
申请日：2019-10-17
Applicant: 国网河南省电力公司鹤壁供电公司 , 泛网(武汉)新能源科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种电力系统自动化技术领域的基于LSTM‑Morlet模型的分布式光伏发电系统短期预测方法，经过样本数据归一化、短期天气分类和建立光伏发电预测模型的步骤，提出采用其变种长短期记忆神经网络LSTM建立光伏发电预测模型，使用Morlet小波函数作为LSTM模型的激活函数,通过实验证明，使用Morlet小波函数作为激活函数以及加上天气指标参数，对于LSTM模型的发电预测效果都有明显的提升；本发明具有收敛速度快和预测精度高的优点。
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公开(公告)号：CN117578492A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311312795.5
申请日：2023-10-11
Applicant: 国网河南省电力公司鹤壁供电公司
Abstract: 本发明涉及分布式电源无功功率与响应量测的配电网灵敏度计算方法，方法包括两个控制流程：一是主动对分布式电源下发无功注入功率指令并采集量测信息流程；二是基于量测信息进行注入功率‑电压响应的灵敏度映射参数回归；两个流程按周期循环执行，通过实时量测数据动态获取配电网灵敏度；通过滚动执行主动功率注入，量测信息采集与灵敏度参数回归，获得当前运行状态下的精确灵敏度矩阵；充分利用分布式电源可观可测可控可调技术资源，实现快速高精度的配电网无功功率‑电压灵敏度的计算，可用于含分布式电源种地压配电网的电压控制；本发明具有降低数据处理负担、降低量测误差的影响、量测数据映射反映更精准、消除量测数据共线性影响的优点。
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公开(公告)号：CN110991689A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201910985930.X
申请日：2019-10-17
Applicant: 国网河南省电力公司鹤壁供电公司 , 泛网(武汉)新能源科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种电力系统自动化技术领域的基于LSTM-Morlet模型的分布式光伏发电系统短期预测方法，经过样本数据归一化、短期天气分类和建立光伏发电预测模型的步骤，提出采用其变种长短期记忆神经网络LSTM建立光伏发电预测模型，使用Morlet小波函数作为LSTM模型的激活函数,通过实验证明，使用Morlet小波函数作为激活函数以及加上天气指标参数，对于LSTM模型的发电预测效果都有明显的提升；本发明具有收敛速度快和预测精度高的优点。
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公开(公告)号：CN110956304A
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201910985929.7
申请日：2019-10-17
Applicant: 国网河南省电力公司鹤壁供电公司 , 泛网(武汉)新能源科技有限公司
Abstract: 本发明属于光伏发电量预测技术领域，具体涉及一种基于GA-RBM的分布式光伏发电量短期预测方法；它包括：使用归一化方法对原始数据预处理，将奇异数据删除；在原始数据归一化后，对预测模型的输出值进行反归一化；计算RBM能量模型；依据能量函数计算矢量(v，h)的联合概率分布P(v，h)；计算第j个隐藏层单元的激活状态概率值；计算从隐藏层神经元到可见层神经元的概率值；选择浮点数编码优化RBM参数；选择RBM模型的个体适应度函数；GA-RBM预测模型参数，利用遗传算法，通过选择交叉变异进行优化，使参数θ达到最优；进行RBM训练，求出最优结果；本发明通过皮尔森相似度分析法选择影响发电量的环境因素，利用GA对RBM模型参数优化，精确预测光伏电站的短期功率。
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