公开(公告)号：CN112819224A

公开(公告)日：2021-05-18

申请号：CN202110134578.6

申请日：2021-01-29

Applicant: 南京工程学院

Inventor： 陈光宇 ,  孙叶舟 ,  张仰飞 ,  郝思鹏 ,  刘海涛 ,  何泽皓

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了基于深度学习融合模型的机组出力预测及置信评估方法，包括如下步骤：S1、获取电网目标机组历史数据；S2、融合模型输入数据进行预处理；S3、构建基于DIndRNN和RVM的深度融合模型；S4、采用融合模型对机组出力进行预测并计算置信度；S5、通过调用融合模型实现对AGC指令的修正；S6、融合模型动态更新。本发明通过构建并调用融合模型，完成对AGC计算指令的修正，调控机组能够精准执行AGC计算指令值，使AGC控制方案实现预想控制效果。

公开(公告)号：CN112819224B

公开(公告)日：2021-10-08

申请号：CN202110134578.6

申请日：2021-01-29

Applicant: 南京工程学院

Inventor： 陈光宇 ,  孙叶舟 ,  张仰飞 ,  郝思鹏 ,  刘海涛 ,  何泽皓

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了基于深度学习融合模型的机组出力预测及置信评估方法，包括如下步骤：S1、获取电网目标机组历史数据；S2、融合模型输入数据进行预处理；S3、构建基于DIndRNN和RVM的深度融合模型；S4、采用融合模型对机组出力进行预测并计算置信度；S5、通过调用融合模型实现对AGC指令的修正；S6、融合模型动态更新。本发明通过构建并调用融合模型，完成对AGC计算指令的修正，调控机组能够精准执行AGC计算指令值，使AGC控制方案实现预想控制效果。