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申请/专利权人：国网内蒙古东部电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司

摘要：本发明公开了一种基于新能源消纳数据的融合指数计算方法，属于新能源消纳计算技术领域，本发明中，时空同步图卷积神经网络对局部时空图进行高维特征提取，充分挖掘历史数据的时空关联关系。利用新能源消纳知识图谱中存储的机理知识对模型进行引导，避免了复杂的数学建模以及模型求解，求解速度快、预测精度高；预处理模块的内部设置有特征处理模块，缺失数据识别模块，异常数据识别模块和算法模块，利用k‑means算法识别数据中的突变数据；数据集中可能会存在突变的异常数据，要对原始新能源消纳数据标准化；再选择最佳的聚类中心，通过选择合适的聚类中心的个数，对每个月的新能源消纳数据聚类识别，从而提高了后续计算过程中的准确性与计算效率。

主权项：1.一种基于新能源消纳数据的融合指数计算方法，其特征在于：所述包括以下步骤：S1：先进新能源消纳数据的采集：结合税务方以及电力方协商行业类型以及内容并确定所需要的内容；S2：对新能源消纳数据进行数据处理；海量的新能源历史运行数据中，存在大量影响区域新能源消纳的数据；一般地，以15min为一个时间断面，将新能源历史运行数据按照相应时间断面整理为时序数据，并从新能源运行台账中获取数据；对新能源历史数据进行清理，移除异常数据并填补缺失值，为区域新能源消纳预测算法提供数据支持；S3：之后使用算法模块对其进行预处理数据计算，利用算法模块对高斯混合模型聚类生成的样本进行使用高斯混合模型聚类，进行聚类时，各项特征的权重是通过一些历史数据统计结果人工进行赋值的；S4：判断步骤S3中存储数据的捕获数据与相邻的前一条存储数据的捕获数据是否相等，若相等，则将当前存储数据的捕获数据设置为空值，若不相等，则保留当前存储数据的捕获数据向主站发送读取的存储数据；S5：最后对步骤S4中处理后的数据进行补全；S6：然后，构建区域电网新能源消纳预测算法输入特征矩阵；将经过处理的电网历史运行数据拼接整合，形成时序数据输入特征矩阵及非时序数据输入特征矩阵；同时将时序特征矩阵及非时序特征矩阵代入BiLSTM网络模型进行训练；根据历史时序区域电网是否存在新能源消纳问题构建标签矩阵，不断更新模型权重，提高模型准确度；S7：最后利用新能源预测值、负荷预测值，以及预测时间段内相应电网台账数据进行区域电网新能源预测，可得到评估时间段内的区域电网新能源消纳情况；S8：对数据结果进行展示：对最终分析计算后的结果形成表格并展示即可结束整个基于新能源消纳数据的融合指数计算流程。

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