公开(公告)号：CN118643927A

公开(公告)日：2024-09-13

申请号：CN202410611575.0

申请日：2024-05-16

Applicant: 东北大学

Inventor： 刘文程 ,  毛志忠

IPC: G06Q10/04 ,  G06F30/27 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094 ,  G06Q50/06 ,  G06F17/18

Abstract: 本公开提供了一种光伏发电功率预测模型的训练方法及训练装置，涉及光伏发电技术领域，包括：获取光伏发电站的历史天气数据和对应的历史光伏发电功率，并对历史天气数据和历史光伏发电功率进行预处理；将预处理后的历史天气数据和由预处理后的历史天气数据生成的仿真降雨数据作为训练数据，将与训练数据对应的历史光伏发电功率作为数据标签；将训练数据输入至BiLSTM模型，得到预测结果；利用改进麻雀搜索算法，根据预测结果、数据标签以及BiLSTM模型的初始超参数确定目标超参数；基于目标超参数对BiLSTM模型进行优化，得到光伏发电功率预测模型。该过程可提高雨天状态下光伏发电功率预测模型的预测精度。

公开(公告)号：CN118485131A

公开(公告)日：2024-08-13

申请号：CN202410597773.6

申请日：2024-05-14

Applicant: 东北大学

Inventor： 刘文程 ,  毛志忠

IPC: G06N3/092 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/045

Abstract: 本公开提供了一种用于微电网调度的深度强化学习训练方法及装置，涉及微电网调度技术领域，包括：可将微电网在多个控制周期内的运行数据作为训练数据，并对训练数据预处理；将预处理后的训练数据输入至预测神经网络，得到训练数据所在的控制周期的下一控制周期的预测数据；根据训练数据、预测数据以及微电网调度的操作决策构建深度强化学习神经网络；根据训练数据、预测数据以及微电网调度的操作决策训练深度强化学习神经网络。该过程能够在控制周期内有效适应环境变化，提高微电网调度决策的时效性和准确性，减少因控制周期内环境变化而导致的成本增加。