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申请/专利权人：国网上海市电力公司;上海交通大学
摘要：本发明涉及一种基于组合神经网络的海岛新能源出力预测方法和电子设备，方法包括如下步骤：获取海岛的实时太阳辐射数据和气象数据，构建输入序列并进行归一化和位置编码处理；将处理后的输入序列输入基于自注意力机制的Transformer编码器中，得到包括输入序列中不同位置间的全局依赖关系信息的第一特征向量；将所述第一特征向量输入多层长短期记忆网络中，得到包括输入序列中时间动态信息的第二特征向量；将所述第二特征向量输入全连接层中，通过将向量映射至预设的维度，得到海岛新能源出力预测结果。与现有技术相比，本发明具有提高预测准确性、优化能源管理和调度等优点。
主权项：1.一种基于组合神经网络的海岛新能源出力预测方法，其特征在于，包括如下步骤：获取海岛的实时太阳辐射数据和气象数据，构建输入序列并进行归一化和位置编码处理；将处理后的输入序列输入基于自注意力机制的Transformer编码器中，得到包括输入序列中不同位置间的全局依赖关系信息的第一特征向量；将所述第一特征向量输入多层长短期记忆网络中，得到包括输入序列中时间动态信息的第二特征向量；将所述第二特征向量输入全连接层中，通过将向量映射至预设的维度，得到海岛新能源出力预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国网上海市电力公司 上海交通大学 基于组合神经网络的海岛新能源出力预测方法和电子设备
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