申请/专利权人:海南省电力学校(海南省电力技工学校);上海交通大学
申请日:2021-03-08
公开(公告)日:2024-03-22
公开(公告)号:CN112862630B
主分类号:H02J3/00
分类号:H02J3/00;G06F18/241;G06N3/0442;G06N3/0985;G06F17/15;G06Q50/06
优先权:
专利状态码:有效-授权
法律状态:2024.03.22#授权;2021.06.15#实质审查的生效;2021.05.28#公开
摘要:本发明提供了一种基于天气类型指数区间的光伏功率预测方法、终端及介质,包括:获取天气类型数据,并转化为天气类型指数;将所述天气类型指数划分为多个指数区间,其中每一个指数区间分别对应不同的日类型;将历史数据根据每小时天气类型指数分别归入对应的指数区间内,形成多个日类型子集;利用不同的日类型子集分别训练不同的深度神经网络,得到对应的分类预测子模型;将影响光伏出力的气象和功率特征作为所述分类预测子模型的输入,利用所述分类预测子模型预测不同天气类型下的光伏功率。本发明在非晴天天气下可以有效利用输入特征,具备识别剧烈变化天气下光伏输出功率突变的能力,从而提升预测精度。
主权项:1.一种基于天气类型指数区间的光伏功率预测方法,其特征在于,包括:获取天气类型数据,并转化为天气类型指数;将所述天气类型指数划分为多个指数区间,其中每一个指数区间分别对应不同的日天气类型;将气象及光伏功率历史数据根据天气类型指数分别归入对应的指数区间内,形成多个日天气类型子集;利用不同的日天气类型子集分别训练深度神经网络,得到对应的分类预测子模型;将影响光伏出力的气象和功率特征作为所述分类预测子模型的输入,利用所述分类预测子模型预测不同天气类型下的光伏功率;其中:所述影响光伏出力的气象和功率特征的确定方法,包括:获取与光伏出力相关的因素,并计算各相关因素之间的Pearson相关系数;根据所述Pearson相关系数,分析各相关因素之间的耦合度及其对光伏出力的影响程度,并选择相互耦合度低于设定阈值且与光伏出力相关度高于设定阈值的因素作为影响光伏出力的气象和功率特征。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 海南省电力学校(海南省电力技工学校);上海交通大学 基于天气类型指数区间的光伏功率预测方法、终端及介质
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息,力求客观、公正,但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解,仅供参考使用,不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。