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申请/专利权人：广州市声讯电子科技股份有限公司

摘要：本发明属于电力供应领域，具体是涉及一种移动式驱散供电装置，由发电机、控制系统和燃油供应系统组成，发电机将燃油能源转化为电能，控制系统负责监测和控制发电机的运行，燃油供应系统提供燃油给所述发电机，利用控制系统通过卷积神经网络输出特征数据，从而作为发电机的输入特征数据，并建立电功率设定值优化模型来优化发电机的输出功率，能够对功率需求进行精确预测，并根据预测结果优化发电机的输出功率；从而提高能源利用效率，减少能源浪费。

主权项：1.一种移动式驱散供电装置，其特征在于，由发电机、控制系统和燃油供应系统组成，所述发电机将燃油能源转化为电能，所述控制系统负责监测和控制发电机的运行，所述燃油供应系统提供燃油给所述发电机；所述燃油供应系统包括燃油储存装置、燃油输送管道和燃油过滤装置，燃油能量由所述燃油储存装置经过所述燃油输送管道输送，然后经过燃油过滤装置进入发电机；所述控制系统通过安装传感器来监测电压、电流、频率参数，所述传感器包括由电压传感器、电流传感器和频率传感器，实时获取发电机的运行数据，并进行特征提取，得到特征数据；所述控制系统通过卷积神经网络输出特征数据，从而作为发电机的输入特征数据，并建立电功率设定优化模型来优化发电机的输出功率；所述卷积神经网络输入层x为监测电压、电流、频率的特征数据，输出层y为发电机的输入特征数据；设网络输入x为M维：隐含层一共有K个节点，输出为L维，输出层节点k输出为： ；式中：为隐含层节点输出；为隐含层至输出层的调节权值；为输出层节点k的偏置；作为对相应输入信号的响应，根据不同背景作为重要调控变量输出到工作空间；所述电功率设定优化模型进行功率预测的方法如下：（1）原始数据通过数据清洗异常数据和操作过程数据后，选取N个样本；（2）采用聚类分析对样本进行特征提取得到特征参数，所述特征参数有额定功率、额定电压、频率；（3）采用标准化的方法对特征参数进行无量纲化处理，得到用于随机森林回归模型的数据集；（4）将所述数据集随机拆分为训练集和测试集，其中:训练集用于训练随机森林回归模型，测试集用于评估随机森林回归模型的预测效果；（5）使用测试集对随机森林回归模型进行测试；（6）使用随机森林回归模型根据发电机实时运行数据进行发电机功率预测。

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