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申请/专利权人：广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司佛山供电局
摘要：本申请提供了一种LSO‑GRU‑ECM的分布式光伏聚类等值建模方法，该方法包括：对分布式光伏系统采用改进K‑means算法进行聚类分群，构建初始聚类等值模型；确定分布式光伏原始模型和初始聚类等值模型之间的动态响应误差，原始模型为光伏系统的参数和拓扑得到的；利用狮群优化算法优化门控循环神经网络的超参数，并将动态响应误差输入至门控循环神经网络中进行训练，得到误差校正模型；将动态响应误差输入至误差校正模型中，得到补偿值，并补偿给初始聚类等值模型，得到目标聚类等值模型，用于分析分布式光伏系统的运行参数，该方法得到的目标聚类等值模型能够高精度、低耗时地模拟实际分布式光伏特性。
主权项：1.一种基于LSO-GRU-ECM的分布式光伏聚类等值建模方法，其特征在于，包括：对分布式光伏系统采用改进K-means算法进行聚类分群，构建分布式光伏的初始聚类等值模型；确定分布式光伏原始模型和所述初始聚类等值模型之间的动态响应误差，所述分布式光伏原始模型为根据所述分布式光伏系统的参数和拓扑得到的；利用狮群优化算法优化门控循环神经网络的超参数，并将所述动态响应误差输入至所述门控循环神经网络中进行训练，得到误差校正模型；将所述动态响应误差输入至所述误差校正模型中，得到补偿值，并将所述补偿值补偿给所述初始聚类等值模型，得到目标聚类等值模型，所述目标聚类等值模型用于分析所述分布式光伏系统的运行参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东电网有限责任公司 广东电网有限责任公司佛山供电局 LSO-GRU-ECM的分布式光伏聚类等值建模方法
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