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申请/专利权人：回芯能源技术(山东)有限公司
摘要：本发明属于光储充系统的成本预估技术领域，具体涉及一种光储充系统EPC成本预估方法，首先获取建设光储充系统的位置信息、用电信息以及充电信息得到基础参数；然后建立并训练GA‑BP神经网络模型；再然后对基础参数进行预处理后，并输入到GA‑BP神经网络预测模型，使用GA‑BP神经网络预测模型得到光储充系统的初始搭建方案；再进行实地考察，根据得到的实地信息对搭建方案进行修订得到最终搭建方案；再然后建立并训练DNN深度神经网络模型，最后使用MLP‑1DCNN神经网络预测模型对S4步骤中的最终搭建方案进行预测，得到预估成本。本发明能够预测光储充系统的成本，且预测结果更加精确。
主权项：1.一种光储充系统EPC成本预估方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：进行信息统计：首先获取建设光储充系统的位置信息、用电信息以及充电信息得到基础参数；S2：建立GA-BP神经网络模型，并使用历史基础参数数据以及历史最终搭建方案对GA-BP神经网络模型进行训练，得到GA-BP神经网络预测模型；S3：将步骤S1中的基础参数进行预处理后，并输入到GA-BP神经网络预测模型，使用GA-BP神经网络预测模型得到光储充系统的初始搭建方案；S4：进行实地考察，根据得到的实地信息对搭建方案进行修订得到最终搭建方案；S5：建立DNN深度神经网络模型，并使用历史最终搭建方案以及对应的总成本对DNN深度神经网络模型进行训练，得到DNN深度神经网络预测模型；S6：使用MLP-1DCNN神经网络预测模型对S4步骤中的最终搭建方案进行预测，得到预估成本。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 回芯能源技术(山东)有限公司 一种光储充系统EPC成本预估方法
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