[发明专利]基于CAE和GAN混合网络的日前光伏功率预测方法、装置与系统在审
| 申请号： | 202111498179.4 | 申请日： | 2021-12-09 |
| 公开（公告）号： | CN114169445A | 公开（公告）日： | 2022-03-11 |
| 发明（设计）人： | 潘学萍;曹阳;孙晓荣;王正风;李有亮;李智;赵福林;梁肖;杨子;朱健宇;史雯 | 申请（专利权）人： | 河海大学;国网安徽省电力有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06Q10/04;G06Q50/06;H02J3/00 |
| 代理公司： | 南京行高知识产权代理有限公司 32404 | 代理人： | 王培松;王菊花 |
| 地址： | 211199 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于CAE和GAN混合网络的日前光伏功率预测方法、装置与系统，首先以光伏电站历史的光伏功率数据和日前天气变量预报数据为基础，通过皮尔逊分析选择相关性大的天气变量作为输入变量；然后基于SOM神经网络进行天气类型分类，再结合CAE和GAN混合网络训练出日前光伏功率预测模型，模型输入为所选择的输入变量和光伏电站历史功率，模型输出为第二日的光伏功率；最后以光伏电站所在地的天气预报数据为基础构建模型输入，输入到日前光伏功率预测模型从而预测光伏电站第二日的光伏功率。本发明采用SOM神经网络进行天气类型分类，不需要先验知识并具有较好的天气类型分类效果；同时综合CAE在特征提取的优势以及GAN深度学习能力，有效提升日前光伏功率的预测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 cae gan 混合 网络 日前 功率 预测 方法 装置 系统 | ||
【主权项】：
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