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一种基于深度学习理论的梯级电站水力关系耦合方法

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本发明公开了一种基于深度学习理论的梯级电站水力关系耦合方法，涉及水电运行技术领域，包括以下步骤：S1，基于互信息中的条件互信息理论进行输入因子的选取；S2，构建第一模型，通过第一模型对输入因子进行数据处理得到上游出库流量与下游入库流量的深度学习网络模型；S3，根据上游出库流量与下游入库流量的深度学习网络模型确定上下游梯级电站的水力耦合关系，基于上下游梯级电站的水力耦合关系确定下游电站的入库流量；通过此种设计实现电力现货市场中上下游梯级电站水力关系的耦合计算，可为水电为主的电力现货市场运行提供重要技术支撑。

著录项

公开/公告号CN113592188A

专利类型发明专利
公开/公告日2021-11-02

原文格式PDF
申请/专利权人国网四川省电力公司;四川大学;国网四川省电力公司电力科学研究院;
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申请/专利号CN202110911154.6
发明设计人王彦沣;陈云辉;熊志杰;张大伟;陈仕军;杜成锐;黄炜斌;王金龙;温丽丽;席骊瑭;马光文;朱燕梅;郭果;邓志森;邓扶摇;孙永超;唐伦;
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申请日2021-08-06
分类号G06Q10/04(20120101);G06Q50/06(20120101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构51250 成都时誉知识产权代理事务所(普通合伙);
代理人沈成金
地址 610000 四川省成都市蜀绣西路366号
入库时间 2023-06-19 13:05:40

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