[发明专利]一种集群光伏功率概率预测方法、系统、介质及电子设备有效
| 申请号： | 201910894175.4 | 申请日： | 2019-09-20 |
| 公开（公告）号： | CN110689183B | 公开（公告）日： | 2022-03-11 |
| 发明（设计）人： | 杨明;闫芳晴;王孟夏;于一潇 | 申请（专利权）人： | 山东大学 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/04 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 李琳 |
| 地址： | 250061 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本公开提供了一种集群光伏功率概率预测方法、系统、介质及电子设备，采集各光伏场站的历史数据，对采集到的历史数据进行归一化处理；利用改进的卷积神经网络‑分位数回归模型分别从单个光伏场站的输入数据中提取代表性特征，综合提取区域光伏场站之间的相关性特征；改进的卷积神经网络‑分位数回归模型根据提取到的区域光伏场站之间的相关性特征输出区域光伏发电功率的分位数预测结果；本公开改进了卷积神经网络的结构，使之成为一个多输入的深层神经网络，改进的卷积神经网络首先对区域内的每个光伏场站进行特征提取，再对整个区域的光伏场站进行相关性特征提取，极大的提高集群光伏功率概率预测的精度，降低了计算成本。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 集群 功率 概率 预测 方法 系统 介质 电子设备 | ||
【主权项】：
1.一种集群光伏功率的概率预测方法，其特征在于，步骤如下：/n采集各光伏场站的历史数据，对采集到的历史数据进行归一化处理；/n利用改进的卷积神经网络-分位数回归模型分别从单个光伏场站的输入数据中提取代表性特征，然后综合提取区域内各光伏场站之间的相关性特征；/n改进的卷积神经网络-分位数回归模型根据提取到的区域内各光伏场站之间的相关性特征输出区域光伏发电功率的分位数预测结果。/n
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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
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