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公开(公告)号:CN117787498A
公开(公告)日:2024-03-29
申请号:CN202311872001.0
申请日:2023-12-29
申请人: 北京理工大学珠海学院 , 广东永光新能源科技有限公司
摘要: 本发明适用于光伏预测领域,公开了基于改进的Informer模型的短期光伏出力预测方法,包括:收集光伏发电系统的历史数据并进行预处理;使用孪生网络模型对预处理后的气象环境数据进行聚类,得到多个气象群集;通过ResNet初始模型提取气象环境数据样本的特征向量,并使用PSO算法对气象环境数据样本的特征向量进行编码;通过SVM分类器对编码后的特征向量分类,并根据分类结果生成多个训练样本;将多个训练样本输入改进的Informer模型进行训练,得到短期光伏出力预测模型;获取预测时间内的气象环境数据,并提取获取的气象环境数据的特征,将提取的特征输入短期光伏出力预测模型以得到短期光伏出力预测数据;该方法提高了短期光伏出力的预测精度。
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公开(公告)号:CN117454751A
公开(公告)日:2024-01-26
申请号:CN202311318532.5
申请日:2023-10-11
申请人: 北京理工大学珠海学院 , 广东永光新能源科技有限公司
IPC分类号: G06F30/27 , G06F18/214 , G06Q50/06 , G06F119/02
摘要: 本发明涉及光伏发电预测领域,公开了短期光伏出力预测模型构建方法及预测方法,该方法用于提高光伏出力预测精确度。短期光伏出力预测模型构建方法包括收集光伏发电系统的历史数据,光伏发电系统的历史数据包括多个地区的气象环境数据以及对应的光伏出力数据;使用RBF‑MeanShift模型对气象环境数据进行聚类,得到多个气象群集;基于DGBCO算法优化ResNet初始模型,得到特征提取模型,并使用特征提取模型提取各个气象群集的特征,生成多个训练样本;将多个训练样本输入DeepAR模型进行训练,得到源域短期光伏出力预测模型;获取目标域小样本,并将目标域小样本输入源域短期光伏出力预测模型进行迁移学习,得到目标域短期光伏出力预测模型。
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公开(公告)号:CN118739256A
公开(公告)日:2024-10-01
申请号:CN202410717756.1
申请日:2024-06-04
申请人: 北京理工大学珠海学院 , 珠海数模湾信息科技有限公司
IPC分类号: H02J3/00 , H02J3/46 , G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06F18/23 , G06F18/24 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094
摘要: 本发明涉及光伏发电预测技术领域,特别涉及短期光伏功率预测方法、计算机可读存储介质及电子设备,包括获取光伏发电系统的历史数据;筛选出与光伏功率具有强相关性的气象特征作为气象特征数据集,使用ACO优化的FCM聚类算法对气象特征数据集进行聚类;采用改进的奇异谱分析法对光伏功率数据进行分解,提取出特征分解向量;将多个气象群集和特征分解向量作为CNN‑BiGRU模型的输入,得到不同类别的数据样本集;再根据不同类别的数据样本集训练对应的CNN‑BiGRU‑CrossAttention模型,得到短期光伏功率预测模型;将未来短期的气象数据输入短期光伏功率预测模型。本发明提供了短期光伏功率预测方法、计算机可读存储介质及电子设备,能显著提高光伏功率预测的准确度。
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