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公开(公告)号：CN104115166A
公开(公告)日：2014-10-22
申请号：CN201280070293.X
申请日：2012-12-19
Applicant: 西门子公司
CPC classification number: G01R21/1333 , G06N3/02 , G06N3/0454 , G06N7/005 , G06Q50/06 , H02J3/383 , H02J3/386 , H02J2003/003 , Y02E10/563 , Y02E10/763 , Y04S10/54
Abstract: 本发明涉及一种用于由发电厂特别是可再生发电厂所产生的电能的使用的计算机辅助确定的方法。所述方法使用具有不同的结构或者被不同地学习到的多个神经网络(NN1,NN2)以便计算由发电厂所产生的将来的能量数量。为了这样做，由所述多个神经网络(NN1,NN2)所预测的所述发电厂的能量输出被用来建立直方图。基于那些直方图，描述能量数量的可用性的可能性的不同的置信水平的能量数量被确定并且不同的用途被分配给不同的能量数量。特别地，将来具有可用性的较高可能性的能量数量被以比其他能量数量更高的价格出售。本发明的方法优选地被用于可再生发电厂，对于所述可再生发电厂所述能量输出正根据环境条件波动。例如，本发明可以被用于风力发电厂或太阳能发电厂。
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公开(公告)号：CN105556401A
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201480053081.X
申请日：2014-08-05
Applicant: 西门子公司
IPC: G05B13/02
CPC classification number: F02C9/00 , G05B13/027 , G05B13/041 , G06N3/006 , G06N3/0445 , G06N3/086 , G06N99/005
Abstract: 本发明涉及用于计算机辅助地控制和/或调节技术系统、尤其能量产生装置的方法。在调节或者控制的范围中要实施的行动（a）利用数字优化方法和尤其借助于粒子群优化（PSO）确定。所述数字优化方法在此使用事先确定的模拟模型（RNN），利用所述模拟模型（RNN）预测技术系统的状态，并且基于此确定质量标准，所述质量标准反映技术系统的运行的优化准则。
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公开(公告)号：CN104115166B
公开(公告)日：2016-12-14
申请号：CN201280070293.X
申请日：2012-12-19
Applicant: 西门子公司
CPC classification number: G01R21/1333 , G06N3/02 , G06N3/0454 , G06N7/005 , G06Q50/06 , H02J3/383 , H02J3/386 , H02J2003/003 , Y02E10/563 , Y02E10/763 , Y04S10/54
Abstract: 本发明涉及一种用于由发电厂特别是可再生发电厂所产生的电能的使用的计算机辅助确定的方法。所述方法使用具有不同的结构或者被不同地学习到的多个神经网络(NN1,NN2)以便计算由发电厂所产生的将来的能量数量。为了这样做，由所述多个神经网络(NN1,NN2)所预测的所述发电厂的能量输出被用来建立直方图。基于那些直方图，描述能量数量的可用性的可能性的不同的置信水平的能量数量被确定并且不同的用途被分配给不同的能量数量。特别地，将来具有可用性的较高可能性的能量数量被以比其他能量数量更高的价格出售。本发明的方法优选地被用于可再生发电厂，对于所述可再生发电厂所述能量输出正根据环境条件波动。例如，本发明可以被用于风力发电厂或太阳能发电厂。
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