摘要
本发明公开了高比例分布式光伏接入的配变可开放容量预测方法及系统,涉及电力计量技术领域,包括采集数据并进行数据预处理,计算影响配变可开放容量的指标;对历史配变日最大负荷曲线进行平稳化处理,构建配变日最大负荷数据特征集;设计配变日最大负荷曲线预测模型、分布式光伏出力预测模型及配变可开放容量测算模型,测算配变可开放容量。本发明提供的高比例分布式光伏接入的配变可开放容量预测方法通过数据预处理消除数据中的噪声和异常,提高了模型训练和预测的准确性和可靠性,通过对历史数据进行平稳化处理,提高了历史数据的稳定性和可预测性,本发明在预测准确性、鲁棒性和利用率方面都取得更加良好的效果。
技术关键词
容量预测方法
分布式光伏
独立循环神经网络
长短期记忆网络
分布式用户
负荷特征
曲线
双向长短期记忆
电力计量技术
梯度提升模型
多项式特征
正态分布函数
历史负荷数据
高比例
指标
天气
深度学习模型
系统为您推荐了相关专利信息
无人机智能调度
动态路径规划
动态卷积网络
循环神经网络模型
环境感知数据
跑步装备
数据分析模块
数据储存模块
智能系统
长短期记忆网络
故障检测模型
电池故障检测方法
多模态数据融合
深度学习模型
历史故障数据
表征学习方法
跨模态
统计特征
特征提取网络
联合损失函数