[发明专利]基于BP神经网络的光伏设备生命周期费用预测方法及系统在审
申请号: | 201710239326.3 | 申请日: | 2017-04-13 |
公开(公告)号: | CN107145968A | 公开(公告)日: | 2017-09-08 |
发明(设计)人: | 沈金荣;惠杰;赵鸣晖;王浩宇;王子林 | 申请(专利权)人: | 河海大学常州校区 |
主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06N3/08 |
代理公司: | 常州市科谊专利代理事务所32225 | 代理人: | 孙彬 |
地址: | 213000 江苏*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 bp 神经网络 设备 生命周期 费用 预测 方法 系统 | ||
1.一种光伏设备生命周期费用预测方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤S1,建立并训练BP神经网络预测模型;以及
步骤S2,估算各光伏设备投运中的各项费用,并预测各光伏设备在其生命周期内的总费用支出。
2.根据权利要求1所述的光伏设备生命周期费用预测方法,其特征在于,
所述步骤S1中训练BP神经网络预测模型的方法包括:
对光伏设备进行分类,获取各已退役的光伏设备生命周期内各项费用及总费用,作为BP神经网络预测模型训练和学习数据;其中
BP神经网络预测模型训练学习的输入层、输出层、隐含层及权值阈值的设定包括:
输入层:以各已退役的光伏设备生命周期内各项费用为输入变量,设定输入层节点数为m;
输出层:以退役的光伏设备生命周期总费用为输出变量,输出层节点数为n;
隐含层:由选取隐含层节点为N,其中m为输入层节点数;n为输出层节点数;a为根据节点最优原则在1-10间取值;
权值阈值:权值阈值在初步选择后,再根据误差反向传递原则对权值阈值的初值进行修正。
3.根据权利要求2所述的光伏设备生命周期费用预测方法,其特征在于,
按设备类别对光伏设备分类,即包括:光伏板、逆变器、汇流箱、储能设备;以及
各已退役处理的光伏设备生命周期内各项费用包括:
历史购入成本H1、维修费H2、维护费H3、报废处理费H4、其余费用H5,即
输出层节点数为5;
并设定总费用Hs,且输出层节点数为1。
4.根据权利要求3所述的光伏设备生命周期费用预测方法,其特征在于,所述步骤S2中估算各光伏设备投运中的各项费用,及预测各光伏设备在其生命周期内的总费用支出的方法包括:
根据设备寿命衰减率参数,对各设备购入成本W1、维修费W2、维护费W3、报废处理费W4及其余费用W5进行估算,且作为BP神经网络预测模型的输入变量,预测各光伏设备在其生命周期内的总费用支出。
5.一种光伏设备生命周期费用预测系统,其特征在于,包括:
预测模型建立模块,建立并训练BP神经网络预测模型;
所述BP神经网络预测模型适于估算各光伏设备投运中的各项费用,并预测各光伏设备在其生命周期内的总费用支出。
6.根据权利要求5所述的光伏设备生命周期费用预测系统,其特征在于,
建立并训练BP神经网络预测模型,即
对光伏设备进行分类,获取各已退役的光伏设备生命周期内各项费用及总费用,作为BP神经网络预测模型训练和学习数据;其中
BP神经网络预测模型训练学习的输入层、输出层、隐含层及权值阈值的设定包括:
输入层:以各已退役的光伏设备生命周期内各项费用为输入变量,设定输入层节点数为m;
输出层:以退役的光伏设备生命周期总费用为输出变量,输出层节点数为n;
隐含层:由选取隐含层节点为N,其中m为输入层节点数;n为输出层节点数;a为根据节点最优原则在1-10间取值;
权值阈值:权值阈值在初步选择后,再根据误差反向传递原则对权值阈值的初值进行修正。
7.根据权利要求6所述的光伏设备生命周期费用预测系统,其特征在于,
按设备类别对光伏设备分类,即包括:光伏板、逆变器、汇流箱、储能设备;以及
各已退役处理的光伏设备生命周期内各项费用包括:
历史购入成本H1、维修费H2、维护费H3、报废处理费H4、其余费用H5,即
输出层节点数为5;
并设定总费用Hs,且输出层节点数为1。
8.根据权利要求7所述的光伏设备生命周期费用预测系统,其特征在于,
所述BP神经网络预测模型适于根据设备寿命衰减率参数,对各设备购入成本W1、维修费W2、维护费W3、报废处理费W4及其余费用W5进行估算,且作为BP神经网络预测模型的输入变量,预测各光伏设备在其生命周期内的总费用支出。
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