[发明专利]基于集成学习光伏预测的智能运维方法

摘要

本发明公开了一种基于集成学习光伏预测的智能运维方法，包括如下步骤：S1：对光伏监控云平台采集的电站历史光伏数据进行预处理；S2：预处理后的数据进行特征相关性分析，确定影响发电量输出功率的强相关因素；S3：搭建光伏预测模型，并拟合数据；S4：训练光伏预测模型，进行模型优化；S5：将光伏预测模型嵌入光伏监控平台，实时输入数据，得到预测值，并与实际值进行比对，设置偏差区间；S6：根据步骤S5中偏差值所在的区间，指导电站的运行维护。本发明提供的基于集成学习光伏预测的智能运维方法，通过集成学习算法预测光伏功率，并把光伏预测模型嵌入光伏监控云平台，提高了电站的建设品质和降低了后期的电站运行维护成本，减少人工的投入。

主权项

1.一种基于集成学习光伏预测的智能运维方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：对光伏监控云平台采集的电站历史光伏数据进行预处理；S2：对步骤S1处理后的数据进行特征相关性分析，确定影响发电量输出功率的强相关因素；S3：用集成学习boosting算法搭建光伏预测模型，并拟合数据；S4：训练光伏预测模型，分析模型稳定性、收敛性、时间复杂度，结合交叉验证进行模型优化；S5：将光伏预测模型嵌入光伏监控平台，实时输入采集的气象数据和辐照度，得到预测值，并与实际值进行比对，得到偏差值并设置偏差区间；S6：根据步骤S5中偏差值所在的区间，指导电站的运行维护。