[发明专利]一种水电站来水特性分析方法及系统在审
| 申请号： | 201811009385.2 | 申请日： | 2018-08-31 |
| 公开（公告）号： | CN109408853A | 公开（公告）日： | 2019-03-01 |
| 发明（设计）人： | 庞晓艳;戚永志;王伟胜;刘纯;黄越辉;王跃峰;礼晓飞;张楠;李旻;王莉丽;张宏图;张弛;杜成锐;胡与非;王金龙;周剑;蒋科 | 申请（专利权）人： | 中国电力科学研究院有限公司;国家电网有限公司;国网四川省电力公司 |
| 主分类号： | G06F17/50 | 分类号： | G06F17/50;G06N3/08;G06N3/06 |
| 代理公司： | 北京安博达知识产权代理有限公司 11271 | 代理人： | 徐国文 |
| 地址： | 100192 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提出一种水电站来水特性分析方法及系统，根据水电站最大出力值，确定水电站来水波动过程的类型；通过预先训练好的SOM神经网络模型和水电站来水波动过程的类型，对水电站来水波动过程进行分类；分析各类水电站来水过程的来水特性；其中，SOM神经网络模型通过水电站来水序列历史数据进行训练。通过上述方案确定清洁能源生产模拟系统优化周期，从而提高清洁能源生产模拟系统优化的精度和可信度。 | ||
| 搜索关键词： | 水电站 水波动 水特性 分析方法及系统 清洁能源生产 模拟系统 方案确定 历史数据 最大出力 可信度 优化 分类 分析 | ||
【主权项】：
1.一种水电站来水特性分析方法，其特征在于，包括：根据水电站最大出力值，确定水电站来水波动过程的类型；通过预先训练好的SOM神经网络模型和水电站来水波动过程的类型，对水电站来水波动过程进行分类；分析各类水电站来水过程的来水特性；所述SOM神经网络模型通过水电站来水序列历史数据进行训练。
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