[发明专利]多维度同构异质BP神经网络光功率超短期预测方法

摘要

本发明公开了一种多维度同构异质BP神经网络光功率超短期预测方法，具体包括如下步骤：SS1综合使用并网有功量测数据、气象子站量测数据、并网有功历史数据、气象子站历史数据及天气预报数据，对按天分段的数据进行分析，按气象条件接近、有功输出类似为条件计算相似度指标，并以此归类形成历史数据样本；SS2依据天气预报数据、气象子站量测数据对数值天气信息进行修正；SS3依据修正后的数值天气信息、以及归类后的历史数据样本，按气象条件接近的条件进行匹配，挑选接近的样本作为人工神经网络的输入训练样本；SS4针对BP神经网络进行输入数据归一化、训练样本筛选、预测输出；SS5下一个时段的预测开始时，重复步骤SS1至步骤SS4的过程。

主权项

1.一种多维度同构异质BP神经网络光功率超短期预测方法，其特征在于，具体包括如下步骤：步骤SS1综合使用并网有功量测数据、气象子站量测数据、并网有功历史数据、气象子站历史数据及天气预报数据，对按天分段的数据进行分析，按气象条件接近、有功输出类似为条件计算相似度指标，并以此归类形成历史数据样本；步骤SS2依据天气预报数据、气象子站量测数据对数值天气信息进行修正；步骤SS3依据修正后的数值天气信息、以及归类后的历史数据样本，按气象条件接近的条件进行匹配，挑选接近的样本作为人工神经网络的输入训练样本；步骤SS4针对BP神经网络进行输入数据归一化、训练样本筛选、预测输出；步骤SS5下一个时段的预测开始时，重复步骤SS1至步骤SS4的过程。