- 专利标题: 一种基于快速在线迁移神经网络的光伏输出功率预测方法
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申请号: CN202211713246.4申请日: 2022-12-30
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公开(公告)号: CN115689062A公开(公告)日: 2023-02-03
- 发明人: 陈博 , 刘炯 , 王剑斌 , 杨望卓 , 沈怡俊
- 申请人: 浙江工业大学
- 申请人地址: 浙江省杭州市下城区朝晖六区潮王路18号
- 专利权人: 浙江工业大学
- 当前专利权人: 浙江工业大学
- 当前专利权人地址: 浙江省杭州市下城区朝晖六区潮王路18号
- 代理机构: 杭州求是专利事务所有限公司
- 代理商 邱启旺
- 主分类号: G06Q10/04
- IPC分类号: G06Q10/04 ; G06Q50/06 ; G06N3/048 ; G06N3/096
摘要:
本发明公开了一种基于快速在线迁移神经网络的光伏输出功率预测方法,所述方法包括获取两不同地域的在预设历史时间段内的光伏输出功率、气象数据、光伏发电设备数据,分别作为源域数据与目标域数据,并进行相关性分析以对源域数据与目标域数据进行筛选;将源域数据和部分目标域数据分别输入至源域模型和目标域模型进行训练,从训练好的源域模型和目标域模型中提取通用特征;构建光伏输出功率预测模型,对通用特征进行预测回归,预测得到光伏输出数据。本发明降低了光伏输出功率预测模型的训练成本,使得模型在缺乏历史功率输出数据的场景下高效地预测光伏输出功率。
公开/授权文献
- CN115689062B 一种基于快速在线迁移神经网络的光伏输出功率预测方法 公开/授权日:2023-04-07