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摘要：本发明公开了一种基于海洋牧场规模的供电量预测系统，属于供电量预测技术领域，包括数据采集模块、自供电预测模块、自耗电预测模块、供电量判定模块、盈余调节模块、牧场规模补偿模块，所述数据采集模块，用于采集海洋牧场下辖相关数据，并传输相关数据进入后续模块中。本发明一种基于海洋牧场规模的供电量预测系统，能够实现数据采集、区域划分、自供电量预测、自耗电量预测、自耗电量修正与补偿、盈余调节，通过海洋牧场耗电量的预测，有助于减少额外电力的购买与使用，降低运营成本，通过对于盈余状态下自发电设备调节，可以延长相关设备使用寿命，增强了该系统的实用性与功能性。

主权项：1.一种基于海洋牧场规模的供电量预测系统，其特征在于：包括数据采集模块、自供电预测模块、自耗电预测模块、供电量判定模块、盈余调节模块、牧场规模补偿模块；所述数据采集模块，用于采集海洋牧场下辖相关数据，并传输相关数据进入后续模块中；所述自供电预测模块，结合自发电设备的规模与种类，基于气象信息以及设备参数，对自供电量进行预测；所述自耗电预测模块，结合海洋牧场的基础设施耗电量，并基于养殖种类进行区域划分，对于不同种类的养殖生物结合历史数据对于耗电量进行计算，传输相关数据进入供电量判定模块中；所述供电量判定模块，结合自耗电预测模块以及自供电预测模块的相关数据，对于供电量进行判定，并传输判定结果进入盈余调节模块中；所述盈余调节模块，结合供电量判定模块的相关数据信息，结合自发电设备的特性，对于下辖自发电设备进行调节与控制，具体的步骤为：基于供电量判定模块的相关数据，结合自供电预测模块的计算公式，获得调节参数数值，其算法公式为： ；其中，代表周供电量预测量，代表周风力发电量预测值，代表周光伏发电量预测值，代表周总耗电量数值，基于与的比值对于进行划分，将划分为与，其中代表周风力供电量盈余量，代表周光伏供电量盈余量，具体的步骤为：当＞0且＞0时，则基于：，对于进行划分，其中，：=：；当＞0且≤0时，则；当≤0且＞0时，则；基于划分结果，结合风力发电设备预测公式以及光伏设备发电预测公式，生成调节策略，其步骤为：当时，基于：的比例，结合风力发电设备预测公式以及光伏设备发电预测公式对于发电量进行理论调节计算，获得风力发电量减少值与光伏发电量减少值，其中、，结合预测公式获得发电机转速比调节值、叶片角度调节值、光伏板角度调节值；当时，结合风力发电设备预测公式，获得，其中，结合预测公式获得发电机转速比调节值、叶片角度调节值；当时，结合光伏设备发电预测公式对于发电量进行理论调节计算，获得，其中，结合预测公式获得光伏板角度调节值；所述牧场规模补偿模块，基于数据采集模块的相关养殖数据，结合不同种类养殖产品的规模、生长期，进行补偿计算获得自耗电补偿值，对于自耗电预测进行补偿，具体的步骤为：收集历史相关养殖生物的生长期、养殖密度以及相关耗电量数据，基于神经网络模型搭建耗电量补偿值预测模型，具体的步骤为：基于海洋牧场养殖的生物种类，收集历史相关养殖生物的生长期、养殖密度数据，并收集额外耗电量数值作为目标变量；基于多层感知器作为基准模型，并采用ReLU函数作为激活函数，其算法公式为： ；其中，代表模型的输出值，即耗电量补偿值，代表激活函数ReLU，、代表权重矩阵，、代表偏置向量，为特征向量；将数据集划分为训练集和测试集，并使用训练集数据对多层感知器模型进行训练，并通过反向传播算法优化模型的权重和偏置，使用测试集评估模型的性能；基于经过训练和验证的多层感知器模型，海洋牧场下辖相关区域的相关养殖生物生长期和养殖密度数据进行耗电量补偿值预测；基于数据采集模块，获得相关区域养殖生物的生长期、养殖密度，结合耗电量补偿值预测模型，根据海洋牧场各养殖区域的生物生长期、养殖密度，获得耗电量补偿值，并添加至日总耗电量预测值中。

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