[发明专利]一种基于模糊EBF网络的光伏发电量预测方法在审
| 申请号： | 201610739595.1 | 申请日： | 2016-08-27 |
| 公开（公告）号： | CN106372745A | 公开（公告）日： | 2017-02-01 |
| 发明（设计）人： | 史朝晖;钟志钢;赵臻德;朱月涌;傅钧;王磊;冯宝玥;周占平;胡钢;江冰 | 申请（专利权）人： | 山东电力工程咨询院有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司37221 | 代理人： | 张勇 |
| 地址： | 250014 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于模糊EBF网络的光伏发电量预测方法，选取光伏发电量的影响因素，采集光伏发电量影响因素历史数据和其所对应的光伏发电量历史数据，确定样本集；以训练样本集中光伏发电量影响因素的历史数据生成输入向量，以其所对应的光伏发电量的历史数据为输出向量，并进行归一化处理，确定训练样本；利用训练样本，通过Levenberg‑Marquardt算法训练模糊EBF网络，采集待预测日光伏发电量影响因素数据生成预测输入向量，进行归一化处理后输入训练好的模糊EBF网络，得到光伏发电量预测输出向量，预测输出向量经反归一化处理得到待预测日的预测光伏发电量向量。本发明有效的提高了光伏发电量的预测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 模糊 ebf 网络 发电量 预测 方法 | ||
【主权项】：
一种基于模糊EBF网络的光伏发电量预测方法，其特征是：包括以下步骤：(1)选取光伏发电量的影响因素，采集光伏发电量影响因素历史数据和其所对应的光伏发电量历史数据，确定样本集；(2)以训练样本集中光伏发电量影响因素的历史数据生成输入向量，以其所对应的光伏发电量的历史数据为输出向量，并进行归一化处理，确定训练样本；(3)利用训练样本，通过Levenberg‑Marquardt算法训练模糊EBF网络；(4)采集待预测日光伏发电量影响因素数据生成预测输入向量，进行归一化处理后输入训练好的模糊EBF网络，得到光伏发电量预测输出向量，预测输出向量经反归一化处理得到待预测日的预测光伏发电量向量。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
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