发明公开
- 专利标题: 基于深度时空特征与效应分解的光伏功率预测系统
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申请号: CN202211425052.4申请日: 2022-11-14
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公开(公告)号: CN115713152A公开(公告)日: 2023-02-24
- 发明人: 陈曦鸣 , 郑抗震 , 刘单华 , 黄丹 , 庄磊 , 梁晓伟 , 丁建顺 , 周宇 , 吴轲 , 吕朋朋 , 吴少雄 , 张路
- 申请人: 国网安徽省电力有限公司营销服务中心 , 国网安徽省电力有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 北明软件有限公司
- 申请人地址: 安徽省合肥市蜀山区蜀山新产业园区稻香路88号国网安徽电力公司计量中心整栋; ; ;
- 专利权人: 国网安徽省电力有限公司营销服务中心,国网安徽省电力有限公司,国电南瑞南京控制系统有限公司,北明软件有限公司
- 当前专利权人: 国网安徽省电力有限公司营销服务中心,国网安徽省电力有限公司,国电南瑞南京控制系统有限公司,北明软件有限公司
- 当前专利权人地址: 安徽省合肥市蜀山区蜀山新产业园区稻香路88号国网安徽电力公司计量中心整栋; ; ;
- 代理机构: 合肥正则元起专利代理事务所
- 代理商 王玉
- 主分类号: G06Q10/04
- IPC分类号: G06Q10/04 ; G06Q50/06 ; G06F18/10 ; G06F18/22 ; G06N3/0442 ; G06N3/08 ; H02J3/00
摘要:
本发明公开了基于深度时空特征与效应分解的光伏功率预测系统,涉及光伏功率预测技术领域,通过设置历史数据收集模块收集光伏发电站的历史数据;设置区域气象划分模块根据历史数据对光伏发电站所在区域以及气象进行划分;设置气象效应分解模块将历史数据根据不同的气象进行基于气象的效应分解;设置历史数据修正模块根据每类气象的气象指数对历史数据中的每日特征数据进行修正;设置相似日选择模块从历史数据中选择与待预测日期特征数据相近的日期;设置模型训练模块使用相似日序列预测光伏电站发电功率的LSTM模型;设置光伏功率预测模块对待预测日期的产生的光伏功率进行预测;解决了根据气象时空区别预测光伏功率的问题。