摘要
本发明涉及电力系统稳定分析技术领域,具体提供了一种分布式光伏与负荷的运行场景提取方法及装置,包括:将待提取场景区域的自变量集合作为预先训练的SOM神经网络模型的输入,得到待提取场景区域的场景类型;将待提取场景区域的自变量集合作为所述场景类型对应的预先训练的BLS模型,得到待提取场景区域的分布式光伏与负荷预测结果;整合扩展集合,并将扩展集合作为预先训练的MBLS概率预测模型的输入,得到各预设概率分位数对应的分布式光伏与负荷预测结果;选取待提取场景区域的分布式光伏与负荷运行场景。本发明提供的提取结果更好地反映现实中的特点,从而有效地刻画预测对象的不确定性信息,为电力系统运行与调度提供可靠支持。
技术关键词
分布式光伏
神经网络模型
场景提取方法
负荷
场景类别
节点
SOM神经网络
分析模块
矩阵
聚类
数据
斜坡
功率
处理器
气象
计算机设备
电力系统
可读存储介质
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图片
生成方法
生成向量
训练样本集
输入神经网络模型
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光谱校正方法
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数据
油品分析仪
定位模块
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序列
可视化模块
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新晶体结构
生成神经网络
信息编码
训练神经网络模型
位点