公开(公告)号：CN114492964A

公开(公告)日：2022-05-13

申请号：CN202210039663.9

申请日：2022-01-13

申请人： 河海大学

发明人： 孙永辉 ,  王森 ,  刘雅如 ,  杜欣烨 ,  王建喜 ,  张林闯 ,  何逸 ,  周伟 ,  吴鹏鹏

IPC分类号： G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06F30/27 ,  G06K9/00 ,  G06N3/12 ,  H02J3/00

摘要： 本发明公开了一种基于小波分解和优化深度置信网络的光伏功率超短期概率预测方法，该方法利用小波分解对原始数据进行三级分解，得到子序列，利用深度置信网络分别对得到的子序列建立功率预测模型，并使用遗传算法为模型寻找最优初始参数，将各子模型得到的预测结果进行等值加权得到最终预测结果；其次，在构建的光伏功率点预测模型基础上，对点预测误差序列进行分析，构建基于t分布模型的光伏功率超短期概率预测模型，计算预测区间。本发明将小波分解技术、深度置信网络和遗传算法组合进行光伏功率超短期概率预测，实现光伏功率超短期概率预测，给光伏电场调度人员提供了有效的决策信息。