[发明专利]一种基于无迹卡尔曼滤波和神经网络的光伏发电预测方法在审
| 申请号： | 201610540928.8 | 申请日： | 2016-07-11 |
| 公开（公告）号： | CN106203698A | 公开（公告）日： | 2016-12-07 |
| 发明（设计）人： | 张海宁;李春来;杨立滨;杨军;李正曦;梁英;王平;杜炜;谢解解;江金洋;李娜;李刚健 | 申请（专利权）人： | 国网青海省电力公司;国网青海省电力公司电力科学研究院;重庆大学 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京同恒源知识产权代理有限公司 11275 | 代理人： | 赵荣之 |
| 地址： | 810008 青*** | 国省代码： | 青海;63 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于无迹卡尔曼滤波和神经网络的光伏发电预测方法，包括：以光照和温度为输入信号u(k)，以有功功率和无功功率为输出yk；步骤2：构建BP神经网络，以神经网络的权重系数和阈值作为状态变量xk；步骤3：状态变量初始化；步骤4：计算Sigma点；步骤5：改进卡尔曼滤波中时间更新的状态更新和误差方差更新；步骤6：计算状态变量与测量变量的协方差；步骤7：卡尔曼滤波中测量更新的状态更新和误差协方差更新；步骤8：判断更新后的状态方差矩阵是否收敛；本发明具有运算速度快，预测精度高，能够自适应不同天气条件下的动态变化，该方法下构建的预测模型对于天气条件具有更广泛的适应性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卡尔 滤波 神经网络 发电 预测 方法 | ||
【主权项】：
一种基于无迹卡尔曼滤波和神经网络的光伏发电预测方法，其特征在于：该预测方法根据神经元激励函数的非线性特点，利用改进卡尔曼滤波器实现神经网络权值系数的自适应调整，从而自适应模拟复杂的非线性系统，并对其状态进行实时更新。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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