CN119401558B 一种光伏离并网系统及方法 （山东联旭新能源有限公司）_第1页
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文档简介

A,2024.09.24A,2017.05.31A,2014.07.30A,2021.08.13为光伏发电技术的广泛应用和可持续发展提供2构建光伏并网状态识别模型和光伏离并网决策模型，其中，使用双重机器学习算法分别对光伏并网状态识别模型和光伏离并网决策模型进行训采用支持向量机SVM算法构建光伏并网状态识别模型，通过特征选择和核函数技巧对采用随机森林RF算法构建光伏离并网决策模型，通过集成学习的计算光伏并网状态识别模型和光伏离并网决策模型的实际输出与期望输出之间的残将状态识别残差和决策残差作为新的特征，结合原始光伏系统数据模型训练：将预处理后的光伏系统数据输入SVM模型，通过优化目标函数求解支持向模型评估：在测试集上评估模型的分类性能，并根据评估结果调整3其中，x为输入特征向量，F(X)为目标变量，T,()表示第棵决实时运行数据收集：通过安装在光伏系统各部位的传感器历史数据收集：从光伏系统的历史数据库中提取过去一段将实时运行数据、历史数据和天气预报数据进行整合，形成包含时对于光伏并网状态识别模型，标注出光伏系统并网和离网的时间点对于光伏离并网决策模型，根据历史数据中的电网故障记录、光伏Z=(X-N)/O模型构建模块：包括光伏并网状态识别模型构建单元和光伏离并网决策模型构建单4残差拟合模块：用于根据光伏并网状态识别模型和光伏离并网决策模型的输出残差，计算光伏并网状态识别模型和光伏离并网决策模型的实际输出与期望输出之间的残将状态识别残差和决策残差作为新的特征，结合原始光伏系统数据决策指令生成模块：接收数据采集模块提供的实时光伏指令执行模块：根据决策指令生成模块输出的5[0007]使用双重机器学习算法分别对光伏并网状态识别模型和光伏离并网决策模型进6[0024]计算光伏并网状态识别模型和光伏离并网决策模型的实际输出与期望输出之间[0027]Fn(X)=Fn,(X)+yh(X)7[0040]Z=(X-A)/O8优化光伏离并网决策的结果。这一创新设计能够进一步减少决策过程中的误差和不确定9[0072]设和Dn分别为按照特征f和取值v分裂后的左子节点和右子节[0079]Fn(X)=Fn,(X)+yhn(X)Z=(X-)/O

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