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本发明涉及直流微电网集群预测技术领域，具体提出了一种用于直流微电网集群的基于深度学习的预测技术，针对直流微电网集群系统结构复杂、动态变量众多，且具有非线性单元、强耦合等原因，在工作时有较多扰动，造成动态性能较差、数学建模复杂且难以预测的特点，以分布式控制构架为基础，用长短期记忆网络对多个互联直流微电网关键参数进行预测，本发明实现了通过长短期记忆网络对三次控制的直流微电网集群关键参数的预测，避免了复杂网络模型预测器的理论建模，算法简单且有效。
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113240072 A
(43)申请公布日 2021.08.10
(21)申请号 202110400619.1
(22)申请日 2021.04.14
(71)申请人 安徽工业大学
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