- 专利标题: 基于改进型Bi-LSTM的光伏电站短期功率预测方法
-
申请号: CN202011175408.4申请日: 2020-10-28
-
公开(公告)号: CN112257941B公开(公告)日: 2023-04-18
- 发明人: 陈志聪 , 张财贵 , 吴丽君 , 林培杰 , 程树英
- 申请人: 福州大学
- 申请人地址: 福建省福州市闽侯县福州大学城乌龙江北大道2号福州大学
- 专利权人: 福州大学
- 当前专利权人: 福州大学
- 当前专利权人地址: 福建省福州市闽侯县福州大学城乌龙江北大道2号福州大学
- 代理机构: 福州元创专利商标代理有限公司
- 代理商 钱莉; 蔡学俊
- 主分类号: G06Q10/04
- IPC分类号: G06Q10/04 ; G06N3/0442 ; G06N3/045 ; G06N3/048 ; G06N3/082 ; G06F18/214 ; G06F18/21 ; G06Q50/06
摘要:
本发明涉及一种基于改进型Bi‑LSTM的光伏电站短期功率预测方法,提取原始气象参数作为光伏电站预测模型的输入;对数据集进行预处理;采用皮尔森相关系数分析对光伏电站输出功率预测曲线的拟合程度进行特征参数选择;采用主成分分析法对所选择的特征参数进行排序,确定改进型模型输入数据集;根据数值天气预报中心获得的连续三天待预测日数据作为测试集;根据数值统计学方法来判断待预测日的天气类型,计算历史训练集的特征参数与待预测日的特征参数之间的欧式距离,选取误差小于0.5的参数作为改进模型输入;搭建预测模型,并进行优化,设定改进型预测模型的相关参数,选择最佳的光伏电站输出功率预测效果。本发明能提高光伏发电输出功率预测的精准度。
公开/授权文献
- CN112257941A 基于改进型Bi-LSTM的光伏电站短期功率预测方法 公开/授权日:2021-01-22