[发明专利]基于自适应的季节性ARIMA模型的太阳能收集功率预测方法

摘要

本发明提供了一种基于自适应的季节性ARIMA模型的太阳能收集功率预测方法，其主要包括以下步骤：S1：收集参考天和当天中各个时刻的太阳能功率值，得到初始训练集T0；S2：根据当天中收集到的若干个参考时刻的太阳能功率值与参考天的太阳能功率值的相似度，调整初始训练集T0中各元素的位置，得到新的训练集T1，并转换为训练集Train；S3：对训练集Train进行季节性差分和平稳性检验；S4：根据训练集Train的时间序列性质确定最佳季节性ARIMA模型；S5：利用最佳季节性ARIMA模型预测当天若干个时刻的太阳能功率值。如此设置，预测结果精度更高、更准确。

主权项

1.一种基于自适应的季节性ARIMA模型的太阳能收集功率预测方法，其特征在于，主要包括以下步骤：S1：选取若干个参考天，并将每个参考天等分为若干个时刻，收集参考天中各个时刻的太阳能功率值，得到初始训练集T₀；S2：收集当天若干个参考时刻的太阳能功率值，根据当天参考时刻与参考天的太阳能功率值的相似度，调整初始训练集T₀中各元素的位置，得到新的训练集T₁，并转换为序列形式的训练集Train；S3：对训练集Train进行季节性差分和平稳性检验；S4：根据训练集Train的时间序列性质确定最佳季节性ARIMA模型；S5：利用最佳季节性ARIMA模型预测当天的若干个时刻的太阳能功率值。