公开(公告)号：CN106251023A

公开(公告)日：2016-12-21

申请号：CN201610645331.X

申请日：2016-08-05

申请人： 浙江大学 ,  浙江南都电源动力股份有限公司

发明人： 江全元 ,  张程熠 ,  唐雅洁 ,  李永杰 ,  陈威

IPC分类号： G06Q10/04 ,  G06Q50/06

摘要： 本发明提供一种适用于小样本的光伏功率短期预测方法，包括以下步骤：历史数据筛选；穿透率统计；输入量变换；神经网络模型训练；神经网络模型预测。本发明根据光伏发电各环节影响因素的解耦特性，将传统预测模型进行拆分，使各部分的网络结构得到简化；通过天气类型与云遮程度对应关系的统计分析，将云遮因素有效整合到模型输入量中。本发明简化了神经网络预测模型的输入输出关系，降低了输入输出之间关系的复杂度，减少了对训练样本的需求。

公开(公告)号：CN106251023B

公开(公告)日：2020-01-14

申请号：CN201610645331.X

申请日：2016-08-05

申请人： 浙江大学 ,  浙江南都电源动力股份有限公司

发明人： 江全元 ,  张程熠 ,  唐雅洁 ,  李永杰 ,  陈威

IPC分类号： G06Q10/04 ,  G06Q50/06

摘要： 本发明提供一种适用于小样本的光伏功率短期预测方法，包括以下步骤：历史数据筛选；穿透率统计；输入量变换；神经网络模型训练；神经网络模型预测。本发明根据光伏发电各环节影响因素的解耦特性，将传统预测模型进行拆分，使各部分的网络结构得到简化；通过天气类型与云遮程度对应关系的统计分析，将云遮因素有效整合到模型输入量中。本发明简化了神经网络预测模型的输入输出关系，降低了输入输出之间关系的复杂度，减少了对训练样本的需求。