CN114219122B 基于网格气象数据的小水电站发电功率超短期预测方法 （深圳万知达企业管理有限公司）_第1页
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道同胜社区华兴路13号智云产业园A基于网格气象数据的小水电站发电功率超本发明涉及基于网格气象数据的小水电站水电站历史发电功率与网格历史降雨量的相关将降维的历史网格降雨量数据和水电站历史发建立了考虑降雨量时空分布影响的小水电发电2步骤3：采用局部线性嵌入方法对网格的降雨量数据降维，得到降维的网格降雨量数步骤5：将降维的历史网格降雨量数据和水电站历史发电功率作为发电功率预测模型2.根据权利要求1所述的小水电站发电功率3fgh分别为筛选前的网格降雨量数据矩阵X中表示的第f个网格、第g个网格、5.根据权利要求2所述的小水电站发电功率46.根据权利要求5所述的小水电站发电功率超短长短期记忆人工神经网络的记忆单元的数学5C=fc.,+i:⃞(19)-1otttt五个向量的值；通过前向计算，长短期记忆人工神经网络能更加有效地决定哪些tt6的考虑降雨量时空分布影响的小水电发电功率超短期预[0011]步骤5：将降维的历史网格降雨量数据和水电站历史发电功率作为发电功率预测7[0014]步骤2.1：采用皮尔森相关系数度量水电站[0015]将水电站所在区域划分为网格，水电站所在地区的网格降雨量数据采用矩阵X表[0020]式中ri表示水电站发电功率与第i个[0028]列向量[e1j,…emj]T,j8[0044]式中Ui＝[e1i,…edi]T表示地区第i个降雨断面Fi＝[e1i,…emi]T降维后的结果，9Fj[0054]1)本发明的方法建立了考虑降雨量时空分布影响的小水电发电功率超短期预测相关性大的网格的降雨数据实现了水电站发电功率[0067]步骤2.1：采用皮尔森相关系数度量水电站[0068]将水电站所在区域划分成边长为3公里的正方形网格，水电站所在地区的网格降[0074]式中ri表示水电站发电功率与第i个网格的降雨量的相关[0080]列向量[e1j,…emj]T,j[0095]式中Ui＝[e1i,…edi]T表示地区第i个降雨断面Fi＝[e1i,…emi]T降维后的结果，Fj[0105]步骤5：将降维的历史网格降雨量数据和水电站历史发电功率作为LSTM发电功率c.,+i:⃞(19)-1与遗tt五个向量的值。[0129]改变权重偏置值，可改变η的大小，利用梯度下降算法快速找到合适的权重和偏

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