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申请/专利权人：广西金元南方新能源有限公司
摘要：本申请提供了基于深度强化学习的新能源电站发电量预测方法及系统，涉及发电技术领域，该方法包括：得到发电影响因子集合；得到第一因子样本数据集；获得第一拟合结果，执行离散分布概率计算，得到第一离散分布拟合概率；若所述第一离散分布拟合概率大于或等于预定离散概率阈值，将所述第一发电影响因子添加至离散影响因子集合，并获取集中影响因子集合；构建电量预测模型；构建反馈补偿网络层并嵌入所述电量预测模型；进行发电量预测。通过本申请可以解决现有技术中存在由于训练模型所使用的多源异构数据对预测模型的拟合精度影响不同，导致预测精度不足的技术问题，达到提升预测模型的收敛速度，提高发电量预测准确性的技术效果。
主权项：1.基于深度强化学习的新能源电站发电量预测方法，其特征在于，包括：获取目标新能源电站的历史发电日志数据，并对所述历史发电日志数据执行发电量影响因子识别，得到发电影响因子集合；提取所述发电影响因子集合中的第一发电影响因子，并基于所述历史发电日志数据对所述第一发电影响因子执行因子数据和发电量数据提取，得到第一因子样本数据集；对所述第一因子样本数据集进行直线拟合，获得第一拟合结果，并基于所述第一拟合结果执行离散分布概率计算，得到第一离散分布拟合概率；若所述第一离散分布拟合概率大于或等于预定离散概率阈值，将所述第一发电影响因子添加至离散影响因子集合，并获取所述离散影响因子集合与所述发电影响因子集合的差集作为集中影响因子集合；根据所述集中影响因子集合训练构建电量预测模型；对所述离散影响因子集合进行电量影响均值评价，获得离散影响指标集合，构建所述电量预测模型的反馈补偿网络层并嵌入所述电量预测模型；将嵌入所述反馈补偿网络层的所述电量预测模型部署至所述目标新能源电站进行发电量预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广西金元南方新能源有限公司 基于深度强化学习的新能源电站发电量预测方法及系统
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