[发明专利]一种光伏功率的短期预测方法在审
| 申请号： | 201810562082.7 | 申请日： | 2018-06-04 |
| 公开（公告）号： | CN108985323A | 公开（公告）日： | 2018-12-11 |
| 发明（设计）人： | 李正明;高赵亮;梁彩霞;闫天一;孔茗 | 申请（专利权）人： | 江苏大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 212013 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种光伏功率的短期预测方法，包括步骤1，将在光伏电站收集到的环境与光伏输出功率的历史数据经过处理后，利用模糊C均值算法进行相似度分类，获得各个类别的数据样本；步骤2，将聚类好的数据样本按照类别建立初步DBN光伏输出功率预测模型；步骤3，利用共轭梯度法对步骤2初步的DBN模型进行权值的加速寻优，完成预测模型的构建；步骤4，将待预测的光伏功率数据和所分类别进行比对并放入相应的预测模型内进行预测，最终得到待预测区域的负荷预测值。本发明建立的预测模型效果显著，输出的预测值平稳且准确，可为电力系统的调度提供参考。 | ||
| 搜索关键词： | 光伏 预测模型 短期预测 输出功率 数据样本 预测 模糊C均值算法 共轭梯度法 电力系统 负荷预测 功率数据 光伏电站 类别建立 历史数据 预测区域 相似度 比对 放入 构建 聚类 寻优 调度 参考 输出 分类 | ||
【主权项】：
1.一种光伏功率的短期预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，将在光伏电站收集到的环境与光伏输出功率的历史数据经过处理后，利用模糊C均值算法进行相似度分类，获得各个类别的数据样本；步骤2，将聚类好的数据样本按照类别建立初步DBN光伏输出功率预测模型；步骤3，利用共轭梯度法对步骤2初步的DBN模型进行权值的加速寻优，完成预测模型的构建；步骤4，将待预测的光伏功率数据和所分类别进行比对并放入相应的预测模型内进行预测，最终得到待预测区域的负荷预测值。
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