公开(公告)号：CN119416139A

公开(公告)日：2025-02-11

申请号：CN202411264958.1

申请日：2024-09-10

Applicant: 中国长江电力股份有限公司 ,  长电新能有限责任公司 ,  南京南瑞继保工程技术有限公司

Inventor： 贺喜 ,  涂勇 ,  陈杰 ,  郑学赓 ,  王言国 ,  朱锦干 ,  蒋伟 ,  陈天一

IPC: G06F18/25 ,  G06N3/084 ,  G06N3/092 ,  G06N3/0442 ,  G06F18/10 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的光伏发电站中异构监控数据融合方法，所述方法包括如下步骤：步骤1：获取光伏发电站系统运行的系统运行数据和发电站中的各种异构监控数据，并删除掉其中有错误的数据，进行去噪处理；步骤2：对发电站中的各种异构监控数据进行方差自动加权处理，并根据监控数据的重要性对各种异构监控数据进行权重调整；步骤3：对于处理过的各种异构监控数据按照前后的顺序输入深度学习算法LSTM循环神经网络中，对深度学习算法中的损失函数进行训练，然后对LSTM循环神经网络中的网络参数设置利用反向传播进行设置，进而获得一个数据融合的深度学习模型；本发明能够为光伏发电站的监控提供有力的数据支撑。