摘要
本发明提供了一种基于深度神经网络的发电数据质量评价方法及系统,涉及发电数据评价领域。本发明提供的发电数据质量评价方法中,通过根据区域内场站的发电量数据和出力数据进行评价,得到每个场站的发电量评分和出力评分,进而得到区域的发电量评分和出力评分的分布情况,之后利用构建的区域发电数据质量评价模型对区域的发电数据质量进行整体评价,获取区域内场站的发电数据质量评价结果,相比于通过单一指标对区域场站的发电数据质量进行评价的方式,本发明所提供的评价方法得到的评价结果更加准确,能够为后续进行电力电量平衡、新能源规划等业务场景提供有效的数据支撑。
技术关键词
发电量
深度神经网络
评价方法
偏差
新能源规划
数据获取模块
评价系统
指标
场景
电力
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运动误差
迭代方法
运动执行装置
运动平台
时间序列数据库
深度神经网络模型
增量学习方法
图像处理模型
数据
图像处理方法
数据反向传输方法
对称加密算法
误码率
时延偏差
电力系统
生态护坡
随机森林模型
水库
评价方法
评价指标体系