摘要
本发明提供一种燃机电厂发电量预测方法,包括:获取历史发电量数据,包括历史发电量数据,发电设备运行数据;对数据进行分析;对数据进行预处理,包括数据清洗,时间特征的提取,发电设备运行数据处理,和特征选择;选择时间序列预测模型进行训练和预测;评估模型预测的性能,对模型进行调优;可以使用交叉验证、调整模型参数或集成多个模型等方法。本发明公开一种燃机电厂发电量预测系统,包括数据获取模块、模型训练模块、预测模块、设备运行数据获取模块,利用历史发电量和设备数据,结合时间序列预测模型模型和算法,对预测模型进行训练和进行评估和训练,进行准确的预测发电量,有利于电厂的规划和运营。
技术关键词
发电量预测方法
燃机电厂
时间序列预测模型
发电量预测系统
发电设备
设备运行数据
特征选择
模型训练模块
数据获取模块
构造文本分类器
误差
支持向量机模型
线性回归模型
决策树模型
神经网络模型
数据分布
采集设备
系统为您推荐了相关专利信息
动态仿真模型
监测设备
空压机
控制策略
空压系统
监测分析方法
电力设备
识别电力系统
时间序列算法
大数据
多维时序数据
时间序列预测模型
电池预警方法
递归神经网络
金字塔
主动配电网调度
调度优化方法
配网参数
遗传算法
双层优化模型
能源管理系统
模糊逻辑推理
储能设备
负荷
模糊集合