[发明专利]一种基于深度学习的电力设施选址预测方法与系统

摘要

本发明涉及风力发电技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的电力设施选址预测方法与系统，包括：步骤一收集已有风电场和后期测风塔的地图数据信息；步骤二对每一个风电场和测风塔人工标注，获得第一标签数据；步骤三构建FCNN神经网络模型以及第一标签数据分类结果；步骤四对第一标签数据的分类结果再次标注，获得第二标签数据；步骤五构建CNN神经网络模型以及第二标签数据分类结果；步骤六对新风电场的最佳测风塔位置信息预测，得到预测的最佳测风塔位置信息并存入SQL数据库中。通过本发明在新的风电场建设后期测风塔时，只需要输入风电场的地图数据信息，便可自动预测新风电场中的后期测风塔最佳建设位置信息，达到减少人力成本和时间成本的目的。