一种光伏输出功率值的分频预测方法

    公开(公告)号:CN105117975B

    公开(公告)日:2019-03-19

    申请号:CN201510478986.8

    申请日:2015-08-06

    Abstract: 本发明公开了一种光伏输出功率值的分频预测方法,采用了基于灰色系统校正的小波神经网络,能从历史光伏数据中提取出预测日的出力趋势及特征,提高预测精度;采用了基于小波分解对历史数据进行分解,能对历史光伏数据进行多尺度分析,有效提取历史光伏数据的局部信息;采用了基于神经网络构建预测模型,有助于提取各种外界条件下光伏电站的出力趋势,提高了非晴天条件下光伏输出功率的预测精度;采用了基于灰色系统模型对历史数据进行建模,通过对历史光伏数据的误差分析,找出预测误差分布范围,为灰色系统校正提供了依据;采用了基于历史数据样本进行灰色建模,并对神经网络的预测结果进行进一步的校正,提高了神经网络预测结果的预测精度。

    用于馈线自动化测试的数据再现装置

    公开(公告)号:CN204423139U

    公开(公告)日:2015-06-24

    申请号:CN201420774548.7

    申请日:2014-12-10

    Abstract: 本实用新型公开了一种用于馈线自动化测试的数据再现装置,包括测试用例存储模块、初始数据存储模块、网络模型存储模块、动作数据存储模块、开关量变化数据存储模块、配电网络仿真模块和数据排序模块;所述测试用例存储模块、初始数据存储模块、网络模型存储模块、数据排序模块与配电网络仿真模块相连接,所述开关量变化数据存储模块与数据排序模块相连接,所述配电网络仿真模块与动作数据存储模块相连接。本实用新型仅存储测试用例、初始数据,网络模型,动作数据以及电气数据中的开关量变化数据,数据量小,不需要记录波形数据就可以实现整个测试过程的数据再现,从而找到被测的馈线自动化系统的故障,数据存储量小,准确度高,有利于推广应用。

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