[发明专利]基于自编码器深度学习模型的短期光伏功率预测方法在审
| 申请号： | 202210146567.4 | 申请日： | 2022-02-17 |
| 公开（公告）号： | CN114676622A | 公开（公告）日： | 2022-06-28 |
| 发明（设计）人： | 袁绍军;郭金智;毕圆圆;尹兆磊;张宝华;丁然;周迎伟;陈晨;刘震宇;刘嗣萃;于立强;白明辉;杨慢慢;张柏杨;段明慧;赵磊 | 申请（专利权）人： | 国网冀北电力有限公司承德供电公司 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F113/04;G06F119/02;G06F119/06 |
| 代理公司： | 北京中南长风知识产权代理事务所(普通合伙) 11674 | 代理人： | 李青 |
| 地址： | 067020 河*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于自编码器深度学习模型的短期光伏功率预测方法，包括：S1，构建变分自编码器模型VAE；S2，基于所述变分自编码器模型VAE进行短期光伏功率预测。S1包括：S11，构建所述变分自编码器模型VAE的一个编码器和一个解码器；S12，通过近似后验qθ(z|x)得到所述编码器，通过似然pφ(x|z)得到所述解码器；S13，构建并计算损失函数，以训练VAE的特征提取；S14，通过使用训练观测值最小化损失函数L(θ,φ)来获得编码器和解码器的参数。还公开了基于自编码器深度学习模型的短期光伏功率预测系统、电子设备以及计算机可读存储介质。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 编码器 深度 学习 模型 短期 功率 预测 方法 | ||
【主权项】：
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