基于多门控-双重卷积神经网络的光伏并网风险评估方法

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基于多门控-双重卷积神经网络的光伏并网风险评估方法
申请号:CN202510414476
申请日期:2025-04-03
公开号:CN120046988A
公开日期:2025-05-27
类型:发明专利
摘要
本发明涉及智能化电网技术领域,尤其涉及基于多门控‑双重卷积神经网络的光伏并网风险评估方法,包括以下步骤:S1:获取电网数据:获取全面覆盖电网动态特性的电网数据,以及光伏电站输出功率、负载数据和气象数据;S2:构建特征工程:对所述S1中的各个数据进行预处理和特征提取,形成完整的时间序列输入数据,定义输入时间序列数据;S3:构造电网并网风险评估数据模型:利用双重卷积网络提取特征,所述提取特征包括提取局部特征和提取全局特征,所述双重卷积网络包括两条并行的卷积路径;S4:构建风险动态变化的评估模型,将风险分为高、中、低三级,本发明提高了风险评估精度。
技术关键词
风险评估方法 时间门控 分布式电网 局部特征信息 时间序列特征 智能化电网技术 分布式光伏电站 特征工程 系统启动时间 高风险 可读存储介质 机制 卷积神经网络模型 风险评估模型 数据输入模块 指标