本發(fā)明提供了一種基于深度學習的分布式
光伏出力估算方法及系統(tǒng),包括:獲取區(qū)域內(nèi)總裝機容量、氣象數(shù)據(jù)以及部分分布式光伏站點的發(fā)電效率;將所述區(qū)域內(nèi)總裝機容量、氣象數(shù)據(jù)以及部分分布式光伏站點的發(fā)電效率輸入到預先訓練好的分布式光伏出力估算模型,得到區(qū)域總發(fā)電功率;其中,所述分布式光伏出力估算模型,基于所述部分分布式光伏站點歷史的發(fā)電效率、區(qū)域總裝機容量和氣象數(shù)據(jù)以及歷史區(qū)域總發(fā)電功率利用深度學習算法結合BP算法和梯度下降法進行訓練,得到所述部分分布式光伏站點發(fā)電效率與所述區(qū)域總發(fā)電功率的關系。本發(fā)明提高了分布式光伏出力數(shù)據(jù)的計算精度,進而提升對新能源動態(tài)響應特性及對主網(wǎng)運行特性分析的效率。
聲明:
“基于深度學習的分布式光伏出力估算方法及系統(tǒng)” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)