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申请/专利权人：国网吉林省电力有限公司电力科学研究院;四川大学
摘要：本发明涉及水力发电技术领域，公开了一种可解释的梯级水电站出力预测方法，包括以下步骤：步骤S1：利用最大互信息系数方法计算不同水电站发电数据之间的统计相关性；步骤S2：利用LSTNet模型提取特征并捕捉多维特征之间的长期和短期依赖模式，并进行水电出力预测；步骤S3：利用可解释性方法SHAP透明化水电预测过程，得到特征影响水电出力的大小和方式。本发明的优点是LSTNet模型的预测曲线更好地拟合了实际出力曲线。
主权项：1.一种可解释的梯级水电站出力预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：利用最大互信息系数方法计算不同水电站发电数据之间的统计相关性；步骤S2：利用LSTNet模型提取特征并捕捉多维特征之间的长期和短期依赖模式，并进行水电出力预测；步骤S3：利用可解释性方法SHAP透明化水电预测过程，得到特征影响水电出力的大小和方式。
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百度查询： 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 四川大学 一种可解释的梯级水电站出力预测方法
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