公开(公告)号：CN118054394A

公开(公告)日：2024-05-17

申请号：CN202410042895.9

申请日：2024-01-11

Applicant: 贵州电网有限责任公司

Inventor： 王祖峰 ,  方阳 ,  陈璐 ,  徐进 ,  张友懿 ,  赵中攀 ,  胡鹏 ,  张果 ,  李晓江 ,  任佳宽 ,  李继承 ,  刘盘金 ,  杨辉 ,  耿强 ,  司林雄 ,  汤恒 ,  高丹 ,  龚留专 ,  王颖 ,  严彬元 ,  雷蕾 ,  扬方 ,  吕正品 ,  高荣欣 ,  张雪清 ,  肖小兵 ,  蔡永翔 ,  付宇 ,  王扬 ,  文屹 ,  吕黔苏 ,  徐长宝 ,  杨兴武

IPC: H02J3/00 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0985 ,  G06N3/092 ,  G06F18/214

Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的光伏功率预测方法及系统，方法包括：获取历史光伏发电功率数据，将历史光伏发电功率数据进行预处理获取光伏发电功率数据集；使用变分模态分解VMD对所述光伏发电功率数据集进行分解，获取多个预测序列，再应用奇异谱分析SSA进行降维和频谱分析；采用LSTM和GRU两种深度学习模型对每个子序列分别进行处理，并使用Q‑learning算法对两个模型的预测结果进行最优权重组合；通过使用预测精度评价指标评价光伏功率预测模型在光伏发电功率预测中的性能。本发明使用深度学习和强化学习自动提取有用的特征，减少人工特征工程的需求，提高预测的准确性、适应性和泛化能力，使得预测模型具有更好的鲁棒性和更高的预测准确度。

公开(公告)号：CN117993283A

公开(公告)日：2024-05-07

申请号：CN202410030180.1

申请日：2024-01-09

Applicant: 贵州电网有限责任公司

Inventor： 方阳 ,  王祖峰 ,  陈璐 ,  徐进 ,  张友懿 ,  赵中攀 ,  胡鹏 ,  李诗奇 ,  张果 ,  李晓江 ,  王颖 ,  严彬元 ,  雷蕾 ,  扬方 ,  吕正品 ,  肖小兵 ,  蔡永翔 ,  付宇 ,  王扬 ,  文屹 ,  吕黔苏 ,  徐长宝 ,  刘安茳 ,  张洋 ,  李前敏 ,  王卓月 ,  郝树青 ,  何肖蒙 ,  王冕 ,  谈竹奎 ,  刘春

IPC: G06F30/27 ,  G06F30/18 ,  G06N3/006 ,  G06F113/04

Abstract: 本发明公开了一种基于粒子群算法的光伏发电阵列优化设计方法及系统，涉及光伏发电领域，包括将光伏模块的位置和每月阳光辐射总量作为输入参数；以最大化能量产量为目标，将光伏发电板的倾斜角度作为自变量，通过粒子位置向量编码，根据当前速度和位置，以及个体最优解和全局最优解，通过更新公式更新粒子的速度和位置，计算每个粒子对应位置的光伏发电板的能量产量，根据能量产量更新个体最优解和全局最优解得到最佳倾斜角；根据最佳倾斜角确定光伏发电板的安装位置和排布方式。本发明通过优化倾角和排布方式，可以显著提高光伏电站的发电能力。合理的倾角设置可以使光伏电池阵列更好地接收太阳能量，并将其转化为电能。