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申请/专利权人：国网黑龙江省电力有限公司经济技术研究院;国家电网有限公司
摘要：本发明涉及能源消纳技术领域，具体涉及一种基于神经网络的分布式能源消纳方法及系统。该方法根据每个发电群组在目标时间段内的发电数据与每种气象的气象数据的相关程度，和该群组在目标时间段内发电周期内相同位置的发电数据获取时间优势指标；根据待测地区的发电群组在发电周期内每个时刻的时间优势指标、每个发电群组在目标时间段内的发电数据与每种气象的气象数据的相关程度，获取最终气象权重，并利用其训练神经网络，用训练后的神经网络对待测地区在当前的发电周期的分布式能源进行消纳。本发明考虑发电设备与不同气象的相关性，不同发电周期的气象数据与发电数据等参数训练神经网络，提高分布式能源消纳的效率。
主权项：1.一种基于神经网络的分布式能源消纳方法，其特征在于，该方法包括：获取待测地区在历史时间段内每个时刻下每种气象的气象数据，以及每个发电群组在历史时间段内每个时刻下发电数据；将历史时间段划分为不同发电周期；任选一个发电周期记为目标周期，获取目标周期的目标时间段；根据每个发电群组在目标时间段内的发电数据分别与每种气象的气象数据的相关程度，目标时间段内每个发电周期内每种气象的气象数据，以及每个发电群组在目标时间段内不同发电周期内相同位置时刻的发电数据，获取每个发电群组在发电周期内每个时刻的时间优势指标；根据待测地区的所有发电群组在发电周期内每个时刻的时间优势指标、每个发电群组在目标时间段内的发电数据与每种气象的气象数据的相关程度，以及发电群组在目标时间段内的发电数据，获取目标周期内每个时刻下每种气象的最终气象权重；根据历史时间段内每个发电周期内每种气象的最终气象权重，对神经网络进行训练；利用训练后的神经网络对待测地区在当前的发电周期的分布式能源进行消纳。
全文数据：
权利要求：
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