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本发明涉及一种基于机器学习模型的微电网控制方法。该方法包括：获取历史发电数据以及实时环境条件数据；构建机器学习模型，进行特征提取，生成训练集和测试集，型进行训练和测试；向训练和测试后的机器学习模型导入实时环境条件数据，判定实时发电数据；获取实时供电需求，根据实时发电数据对发电设备进行控制，调整发电设备的输能目标以及储能设备的输能目标。本发明通过对历史数据进行分析，形成数据集，利用历史数据训练机器学习模型，通过机器学习模型能够对实时环境条件进行识别，确定发电量，从而对储能设备进行划分，使得电力通过
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 116404689 A
(43)申请公布日 2023.07.07
(21)申请号 202310296473.X
(22)申请日 2023.03.24
(71)申请人 国网福建省电力有
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