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申请/专利权人：中国长江三峡集团有限公司;中国长江电力股份有限公司;北京玖天气象科技有限公司
摘要：本公开涉及发电预测技术领域，特别涉及基于混合神经网络的水风光发电功率联合预测方法及装置。获取目标区域的多源气象观测数据集；获取目标区域的水风光发电站的历史发电功率数据集；根据多源气象观测数据集和历史发电功率数据集，建立GRU‑CNN水风光发电功率联合预测模型并进行训练；实时获取目标区域在待预测时间段的气象预报数据，并传输至训练完成的GRU‑CNN水风光发电功率联合预测模型对发电功率进行预测。本公开通过资料同化改进初始场，以改进数值预报效果，融合水风光发电功率的时空相关性和负荷曲线，构建改进GRU‑CNN水风光发电功率联合预测模型，实现水风光发电功率联合预测，提高了水风光发电功率预测的准确度。
主权项：1.基于混合神经网络的水风光发电功率联合预测方法，其特征在于，包括：获取目标区域的多源气象观测数据集；获取目标区域的水风光发电站的历史发电功率数据集；根据多源气象观测数据集和历史发电功率数据集，建立GRU-CNN水风光发电功率联合预测模型并进行训练；实时获取目标区域在待预测时间段的气象预报数据，并传输至训练完成的GRU-CNN水风光发电功率联合预测模型对目标区域的水风光发电站在待预测时间段的水力发电功率、风力发电功率及光伏发电功率。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国长江三峡集团有限公司 中国长江电力股份有限公司 北京玖天气象科技有限公司 基于混合神经网络的水风光发电功率联合预测方法及装置
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