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申请/专利权人：内蒙古汇能集团蒙南发电有限公司

摘要：本发明实施例公开了源网荷储一体化组合能源结构优化方法及系统，通过非线性分割面对小波降噪的采集历史数据划分得到树状数据和路径长度；通过路径长度计算孤立值和计算树状数据孤立因子通过加权融合得到树状数据的孤立分通过孤立判定得到树状数据中异常数据并筛选后通过随机森林和缺失森林对树状数据的空缺位置填补得到已处理的历史数据通过神经网络算法预测得到未来可再生能源输出功率预测值和未来负荷功率预测值通过群智能算法对构建源网荷储一体化组合能源结构优化的目标函数求解得到源网荷储一体化组合能源结构优化计划。提高对异常值剔除效率，提高环境效益、系统运行效率和源网荷储一体化组合能源结构优化能力。

主权项：1.一种源网荷储一体化组合能源结构优化方法，其特征在于，所述方法包括：采集风光发电历史出力数据、历史天气数据和负荷历史数据通过小波降噪得到降噪后数据；通过非线性分割面对降噪后数据进行划并通过分割比得到树状数据并得到路径长度；通过路径长度计算孤立值和计算树状数据孤立因子通过加权融合得到树状数据的孤立分；对树状数据的孤立分通过孤立判定得到树状数据中异常数据并筛选后通过随机森林和缺失森林对树状数据的空缺位置填补得到已处理的风光发电历史出力数据、已处理的历史天气数据和已处理的负荷历史数据；对已处理的风光发电历史出力数据和已处理的历史天气数据进行环境变量与可再生能源输出功率映射得到可再生能源输出功率映射值与已处理的负荷历史数据共同通过神经网络算法预测得到未来可再生能源输出功率预测值和未来负荷功率预测值；构建源网荷储一体化组合能源结构优化的目标函数得到优化目标函数；未来可再生能源输出功率预测值和未来负荷功率预测值通过群智能算法对优化目标函数求解得到源网荷储一体化组合能源结构优化计划；所述通过非线性分割面对降噪后数据进行划分并通过分割比得到树状数据并得到路径长度，包括：随机选择降噪后数据中的一个数据通过非线性分割面进行分割得到子分割数据和子树状数据，其中，非线性分割面为 … 其中，为维数为随机数为假设的第维最小值和最大值中的随机数，为正整数，为非线性分割面上的点即树状数据中的数据点，为第维非线性分割面上的点；重复上述子分割数据操作并计算通左右子树状数据路径的长度得到分割比进而得到子树状数据路径的长度；再重新随机选择降噪后数据中的一个数据作为分割点重复以上获取子树状数据路径的长度操作得到树状数据并得到路径长度；所述通过路径长度计算孤立值和计算树状数据孤立因子通过加权融合得到树状数据的孤立分，包括：通过路径长度计算孤立值，其中孤立值为 树状数据孤立因子为 孤立值和树状数据孤立因子通过加权融合得到树状数据的孤立分，其中，孤立分为 其中，为树状数据的大小为树状数据中每个数据在树状数据上的路径长度，为树状数据中每个数据路径长度的平均值，为调和数，为树状数据中数据点的距离和树状数据中数据点到树状数据中数据点间距中的最大值，为树状数据中数据点的距离小于dist的树状数据中数据点集合，dist为树状数据中数据点到树状数据中其他数据点的距离按从小到大排序，树状数据中数据点到树状数据中第个数据点的距离又为距离，为融合权重。

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