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龍圖騰網(wǎng)恭喜大連峰云智儲(chǔ)科技有限公司申請(qǐng)的專利一種虛擬電廠產(chǎn)能預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119417071B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-04發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510031169.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/063；該發(fā)明授權(quán)一種虛擬電廠產(chǎn)能預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)是由邱怡菲;杜飛越;李剛;魏明心;郭昌設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-01-09向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種虛擬電廠產(chǎn)能預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種虛擬電廠產(chǎn)能預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，該方法獲取歷史產(chǎn)能因子矩陣；獲取歷史產(chǎn)能因子矩陣的特征值；根據(jù)歷史產(chǎn)能因子矩陣的特征值分布獲取去噪產(chǎn)能因子矩陣；對(duì)去噪產(chǎn)能因子矩陣中的各序列與去噪歷史產(chǎn)能信息序列滯后關(guān)系進(jìn)行分析，獲取邊際特征滯后矩陣；接著對(duì)邊際特征滯后矩陣中的各序列與去噪歷史產(chǎn)能信息序列相關(guān)關(guān)系進(jìn)行分析，獲取修正邊際特征滯后矩陣；根據(jù)修正邊際特征滯后矩陣完成對(duì)實(shí)時(shí)產(chǎn)能的預(yù)測(cè)；使得預(yù)測(cè)產(chǎn)能結(jié)果更加準(zhǔn)確。

本發(fā)明授權(quán)一種虛擬電廠產(chǎn)能預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種虛擬電廠產(chǎn)能預(yù)測(cè)方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：獲取歷史產(chǎn)能因子矩陣；所述歷史產(chǎn)能因子矩陣由歷史產(chǎn)能信息序列、新能源發(fā)電占比序列、虛擬電廠所在區(qū)域的平均日照強(qiáng)度變化序列、電網(wǎng)負(fù)載序列以及虛擬電廠所在區(qū)域的風(fēng)力變化序列組成；根據(jù)歷史產(chǎn)能因子矩陣獲取歷史產(chǎn)能因子矩陣的特征值；根據(jù)歷史產(chǎn)能因子矩陣的特征值獲取歷史產(chǎn)能因子矩陣的最小特征截?cái)鄥?shù)；根據(jù)歷史產(chǎn)能因子矩陣的最小特征截?cái)鄥?shù)獲取去噪產(chǎn)能因子矩陣；根據(jù)去噪產(chǎn)能因子矩陣中的各序列與去噪歷史產(chǎn)能信息序列滯后關(guān)系獲取去噪產(chǎn)能因子矩陣中的各序列的最佳滯后階數(shù)；根據(jù)去噪產(chǎn)能因子矩陣中的各序列的最佳滯后階數(shù)獲取邊際特征滯后矩陣；根據(jù)邊際特征滯后矩陣中的各序列與去噪歷史產(chǎn)能信息序列相關(guān)關(guān)系獲取各序列的權(quán)重系數(shù)；根據(jù)邊際特征滯后矩陣中各序列的權(quán)重系數(shù)獲取修正邊際特征滯后矩陣；根據(jù)修正邊際特征滯后矩陣完成對(duì)產(chǎn)能的預(yù)測(cè)。

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