申请/专利权人：中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司;华能澜沧江水电股份有限公司

申请日：2023-09-26

公开（公告）日：2023-12-22

公开（公告）号：CN117277304A

主分类号：H02J3/00

分类号：H02J3/00;H02J3/38;G06F18/214;G06F18/21;G06N3/0442;G06N3/045;G06N3/08;G06Q50/06

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.01.09#实质审查的生效;2023.12.22#公开

摘要：本发明公开了一种考虑日出日落时间的光伏发电超短期功率预测方法、系统。属于光伏发电技术领域，包括以下步骤：采集原始数据，对原始数据进行清洗获得数据集分割为训练集和测试集；构造光伏发电超短期功率预测特征，建立基于BiLSTM与Attention机制的光伏发电超短期功率预测模型；利用训练集训练得到光伏发电超短期功率预测结果，利用测试集对光伏发电超短期功率预测结果进行验证。本发明提高了预测的准确性和实用性，更精确地考虑日出和日落时间的动态变化，同时能够适应不同地区和季节的变化，从而为光伏发电系统的运营和管理提供更好的支持。

主权项：1.一种考虑日出日落时间的光伏发电超短期功率预测方法，其特征在于，包括以下步骤：采集原始数据，所述原始数据包括光伏场站预测日的实测光伏发电功率与预测日的日出日落时间；对原始数据进行预处理获得训练集和测试集；利用滑动时间窗口构造光伏发电超短期功率预测特征，所述滑动时间窗口具体为根据预设选择使用不同历史时间窗口内的原始数据，所述光伏超短期功率预测特征包括日出日落特征编码，所述日出日落特征编码判断预测时间是否接近日出和日落；利用光伏发电超短期功率预测特征建立基于BiLSTM与Attention机制的光伏发电超短期功率预测模型；所述光伏发电超短期功率预测模型对预测时间点未来四小时的光伏发电功率进行预测；利用训练集训练光伏发电超短期功率预测模型得到光伏发电超短期功率预测结果；利用测试集对光伏发电超短期功率预测结果进行验证。

全文数据：

权利要求：

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