一种基于可变结构深度学习框架的短期调度规则提取方法

摘要

一种基于可变结构深度学习框架的短期调度规则提取方法，包括：步骤1、构建深度学习网络；步骤2、输入因子‑决策变量样本对选择；步骤3、将步骤2的样本数据归一化；步骤4、关键超参数选择与优化；步骤5、网络重构；步骤6、网络训练：利用步骤5得到的重构网络，输入步骤3得到的样本进行网络学习，得到最终深度学习网络，此网络即为提取的短期调度规则。本发明立足电站实际历史运行数据，构建基于长短期记忆网络的深度学习网络模型，挖掘实际运行过程中蕴含的内在规律，建立电站短期调度规则，将电站调度期初末水位、期间来水过程以及电站受电网负荷过程作为输入因子，电站时段末水位作为决策变量，使模型输出结果更适用于实际调度过程。