[发明专利]一种光伏发电功率预测方法有效
| 申请号： | 201910942506.7 | 申请日： | 2019-09-30 |
| 公开（公告）号： | CN110738363B | 公开（公告）日： | 2022-04-01 |
| 发明（设计）人： | 蔡涛;卢俊杰;韩月;段方维 | 申请（专利权）人： | 华中科技大学;国网辽宁省电力有限公司;国家电网有限公司;中国电力科学研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 华中科技大学专利中心 42201 | 代理人： | 曹葆青;李智 |
| 地址： | 430074 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种光伏发电功率预测方法，方法包括：分别获取影响功率趋势项和影响功率波动项的低维特征矩阵，对每个低维特征矩阵中各维度特征间基于光伏发电机理进行非线性变换，得到影响每个功率分项的高维特征矩阵；基于每个高维特征矩阵，采用前向特征选取法，训练用于预测该高维特征矩阵对应的功率趋势项或波动项的带补偿偏置的长短期记忆网络预测分模型并得到优选维度集，完成光伏发电功率预测模型构建。本发明在原始低维特征基础上为预测功率趋势项和波动项构造高维特征，以反映光伏功率的变换规律。后用前向特征选取有用维度，训练两个具有偏置补偿的长短期记忆网络预测分模型，极大提高光伏发电功率预测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 发电 功率 预测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种光伏发电功率预测模型的构建方法，其特征在于，包括：/nS1、分别获取影响功率趋势项和影响功率波动项的低维特征矩阵m*n，并根据光伏发电原理对每个低维特征矩阵中各维度特征之间进行非线性变换，构造影响该低维特征矩阵对应的功率趋势项或功率波动项的高维特征矩阵m*N，其中，m为历史时间点个数，N、n为特征维度个数，且N>n；/nS2、基于每个高维特征矩阵，采用前向特征选取法，训练用于预测该高维特征矩阵对应的功率趋势项或功率波动项的带补偿偏置的长短期记忆网络预测分模型并得到优选维度集，完成光伏发电功率预测模型的构建。/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
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