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基于深度自学习的火力发电中长期建模预测方法

1113   编辑:管理员   来源:北方有色网  
2023-03-18 20:13:34
本发明涉及一种基于深度自学习的火力发电中长期建模预测方法,包括,步骤S1,收集区域总用电量与电力关联因素历史数据,形成样本数据;步骤S2,建立区域总用电量中长期预测模型;步骤S3,建立新能源发电中长期预测模型;步骤S4,根据区域总用电量中长期预测模型、新能源发电中长期预测模型、外购电计划数据、外销电计划数据,建立火力发电缺口预测模型;步骤S5,根据火力发电历史数据数据建立火力发电预测模型,并将其与火力发电预测模型进行修正合并,形成最终的火力发电中长期预测模型;步骤S6,根据多高斯分布组合计算不同置信度下的火力发电量分布区间。本发明通过多预测模型修正合并,实现精确的电力风险量化预警。
声明:
“基于深度自学习的火力发电中长期建模预测方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究,如用于商业用途,请联系该技术所有人。
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