[发明专利]基于深度学习的储能出力预测方法、系统、设备及介质在审
| 申请号： | 202111063012.5 | 申请日： | 2021-09-10 |
| 公开（公告）号： | CN113743674A | 公开（公告）日： | 2021-12-03 |
| 发明（设计）人： | 李宇轩;闫翠会;毛航银;胡超凡;罗治强;杨军峰;戴赛;崔晖;丁强;燕京华;张传成;李博;于钊;王超;邹精;郑晓雨;董时萌;韩彬;蔡帜;刘芳;胡静;胡晓静;李媛媛;黄国栋;关立;武力;姚伟峰;王扬;张加力;盛灿辉;杨占勇;王磊;潘毅;李立新;李强;许丹;李伟刚;门德月;刘升;刘聪;屈富敏;胡晨旭;徐晓彤;李哲;杨晓楠;张瑞雯;苏明玉;常江;李凌昊 | 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;国网浙江省电力有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/06;H02J3/28;H02J3/38;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京中巡通大知识产权代理有限公司 11703 | 代理人： | 齐书田 |
| 地址： | 100192 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于深度学习的储能出力预测方法、系统、设备及介质，首先获取预测电网数据；然后将预测电网数据作为预测输入数据输入储能出力预测模型，得到预测储能出力；其中，储能出力预测模型通过对多层神经元网络模型进行训练得到，对多层神经元网络模型进行训练时，将历史电网数据作为历史输入数据，将历史储能出力作为历史输出数据。本发明可以从客观的角度出发，从储能历史参与表现以及电网已知部分来预测储能设施在电网中行为，受主观影响较小，并且减小了人员工作量。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 出力 预测 方法 系统 设备 介质 | ||
【主权项】：
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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