一种基于QR-GRU的发电厂统计数据预测校验方法

    公开(公告)号:CN114186627A

    公开(公告)日:2022-03-15

    申请号:CN202111498654.8

    申请日:2021-12-09

    摘要: 本发明公开了一种基于QR‑GRU的发电厂统计数据预测校验方法,包括针对待预测校验的数据种类进行相关性检测,获得相关性系数;构建QR‑GRU神经网络;根据相关性系数,获取历史发电厂统计数据中待预测校验的数据种类以及与其相关性强的数据种类所对应的数据作为训练数据,得到两种网络参数;获取上月的发电厂统计数据,按照训练时所取的相关性强的数据种类所对应的数据作为输入值,将输入值输入至两种QR‑GRU神经网络中得到针对待预测校验的数据种类的两个预测值;若待预测校验的数据种类本月获取的实际值位于两个预测值之间,则判断本月的实际值为正常数据;否则为异常数据。本发明有效提升数据校核的效率和准确率。

    一种基于QR-GRU的发电厂统计数据预测校验方法

    公开(公告)号:CN114186627B

    公开(公告)日:2024-07-23

    申请号:CN202111498654.8

    申请日:2021-12-09

    摘要: 本发明公开了一种基于QR‑GRU的发电厂统计数据预测校验方法,包括针对待预测校验的数据种类进行相关性检测,获得相关性系数;构建QR‑GRU神经网络;根据相关性系数,获取历史发电厂统计数据中待预测校验的数据种类以及与其相关性强的数据种类所对应的数据作为训练数据,得到两种网络参数;获取上月的发电厂统计数据,按照训练时所取的相关性强的数据种类所对应的数据作为输入值,将输入值输入至两种QR‑GRU神经网络中得到针对待预测校验的数据种类的两个预测值;若待预测校验的数据种类本月获取的实际值位于两个预测值之间,则判断本月的实际值为正常数据;否则为异常数据。本发明有效提升数据校核的效率和准确率。

    考虑不确定性的分布式并网光伏系统能量调度方法及系统

    公开(公告)号:CN118157096A

    公开(公告)日:2024-06-07

    申请号:CN202410109717.3

    申请日:2024-01-25

    摘要: 本发明属于光伏系统能量调度领域,公开了一种考虑不确定性的分布式并网光伏系统能量调度方法及系统。方法包括构建LSTM分位数回归预测网络并训练,将负荷预测输入数据和光伏发电功率预测输入数据分别输入训练完成的LSTM分位数回归预测网络进行区间预测,得到负荷预测值和光伏发电功率预测值;构建分布式并网光伏系统的成本函数以及边界条件,以最小化成本函数为目标,基于负荷预测值和光伏发电功率预测值建立分布式并网光伏系统能量调度的目标优化函数;采用蒙特卡洛算法求解目标优化函数,得到实时并网购电或并网售电的最优值,即得到分布式并网光伏系统能量调度的最优方案,提高并网光伏系统能量调度的准确度。