[发明专利]基于混合模型的数据预测方法及装置

摘要

本发明公开了一种基于混合模型的数据预测方法集装置，通过采集与光伏电量相关的历史多维度数据，并将其分为训练数据集和测试数据集；选取至少两个训练模型，用训练数据集训练对其训练得到预测模型，然后再分别对测试数据集进行得到测试结果，作为测试值；根据真实值和测试值计算预测模型的权重值。再对光伏电量的未来气象预测到的多维度数据进行预测，得到第一预测值，再采用加权求和计算出光伏电量的最终预测值。综上可见，本发明提供的技术方案综合多个数据预测算法的优点，将各个算法模型的预测结果通过权重分配的形式综合起来考量，屏蔽掉单个算法的局限性，使得预测结果更加精准，提高预测精度。

主权项

1.一种基于混合模型的数据预测方法，其特征在于，定义光伏电量为需要预测的目标量，采集与光伏电量相关的历史多维度数据及历史真实值，并将采集到的历史多维度数据及其对应的历史真实值数据分为训练数据集和测试数据集；选取至少两个训练模型，用所述训练数据集分别训练每一个训练模型后得到预测模型，将所述测试数据集中的测试数据分别代入每一个所述预测模型得到测试结果，作为光伏电量的测试值；根据所述测试值和所述历史真实值计算预测模型的权重值；采集所述光伏电量的未来多维度数据作为预测数据集，将所述预测数据集分别代入每一个预测模型得到所述光伏电量的第一预测值，将所有预测模型的所述第一预测值和权重值代入加权求和公式得到所述光伏电量的最终测值。