摘要
本发明涉及光伏离并网管理技术领域,公开了一种光伏离并网系统及方法,该方法首先构建光伏并网状态识别模型和光伏离并网决策模型,通过双重机器学习算法对模型进行训练,提高识别的准确性和决策的智能性。同时,利用两模型的残差构建残差拟合模型,进一步修正和优化光伏离并网决策的结果。本发明综合考虑当前及历史光伏系统数据、电网状态以及天气预报数据,实现光伏系统离并网操作的精准、及时和自适应决策。该方法不仅提高了光伏系统的运行效率和稳定性,还增强了决策结果的灵活性和鲁棒性,为光伏发电技术的广泛应用和可持续发展提供了有力支持。通过智能化管理,本发明有效减少了能源浪费和设备损坏,具有显著的经济效益和社会效益。
技术关键词
天气预报数据
梯度提升决策树
GBDT算法
特征选择
机器学习算法
控制光伏系统
采集运行数据
交叉验证方法
时间序列特征
光伏组件
指令
随机森林模型
光伏发电技术
标准化方法
识别光伏
集成策略
系统为您推荐了相关专利信息
电能表
配送管理方法
时间段
配送管理系统
需求预测模型
代码优化方法
深度学习算法
生成优化建议
模式识别
分析模块
动脉粥样硬化
早期诊断模型
标志物
基因表达特征
基因表达数据