[发明专利]一种光伏电站集群的高精度动态建模方法有效
| 申请号： | 201811088772.X | 申请日： | 2018-09-18 |
| 公开（公告）号： | CN109145503B | 公开（公告）日： | 2023-07-21 |
| 发明（设计）人： | 顾伟;李培鑫;曹戈;柳伟 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F18/214;G06F18/23;G06N3/0442 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 柏尚春 |
| 地址： | 210096 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种光伏电站集群的高精度动态建模方法，在分析已有聚类等值建模方法局限性的基础上，提出误差修正方法，并引入了长短时记忆(LSTM)网络构成误差修正系统，以对已有聚类等值模型的误差进行建模。本发明综合误差修正系统与基于聚类的等值方法，最终提出了深度学习‑聚类(DL‑Clustering)混合建模框架。本发明所提出的混合建模框架在保留聚类等值模型的阶数低和仿真耗时少等优点的同时，大幅提高了等值模型的精度。本发明框架可以拓展应用至其他高渗透率的可再生能源配网的建模等问题中。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 电站 集群 高精度 动态 建模 方法 | ||
【主权项】：
1.一种光伏电站集群的高精度动态建模方法，其特征在于，包括步骤：(1)搭建光伏电站集群的详细模型和聚类等值模型，对详细模型和聚类等值模型均进行多种工况的算例，记录各个算例的相关变量数据；(2)对记录的算例的相关变量数据进行预处理，并将其分为训练集和测试集；(3)用长短时记忆网络构建光伏误差修正系统；(4)针对光伏误差修正系统提出其相应的优化训练方法，并用训练集进行优化训练；(5)基于优化完毕的光伏误差修正系统，与聚类等值模型共同构成目标光伏集群的混合建模框架。
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