公开(公告)号：CN115759467A

公开(公告)日：2023-03-07

申请号：CN202211546981.0

申请日：2022-12-03

Applicant: 国网福建省电力有限公司 ,  国网福建省电力有限公司电力科学研究院

Inventor： 林晨翔 ,  郑州 ,  黄建业 ,  马腾 ,  谢炜 ,  郭俊 ,  姚文旭 ,  卢淑敏

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06F18/214 ,  G06N20/20 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0475 ,  H02J3/38 ,  G06F18/23213 ,  G06F18/24

Abstract: 本发明提供了一种误差修正的分时刻集成学习光伏预测方法，包括以下步骤：步骤1：获取待预测光伏用户在历史近1年的光伏出力数据；步骤2：对出力、气象数据进行异常处理；步骤3：使用GAN算法，将已有的关联气象数据、出力数据组成的向量集进行有效扩充；步骤4：每个用户id，分时刻建模；步骤5：在每个类簇中，分别构建基于3种基模型的集成学习算法模型；步骤6：实现分时刻的误差修正。应用本技术方案可实现精准光伏出力预测的情况下，有效地节约计算资源，节省企业运行成本。