[发明专利]评估光功率预测算法性能优劣的方法及装置在审
| 申请号： | 201610977080.5 | 申请日： | 2016-11-07 |
| 公开（公告）号： | CN106503386A | 公开（公告）日： | 2017-03-15 |
| 发明（设计）人： | 葛欢;张进伟;朱威;汤利平;张可;张春晓 | 申请（专利权）人： | 上海思源弘瑞自动化有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/50 | 分类号： | G06F17/50 |
| 代理公司： | 北京品源专利代理有限公司11332 | 代理人： | 孟金喆,胡彬 |
| 地址： | 201103 上海市闵*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种评估光功率预测算法性能优劣的方法和装置，所述方法包括对历史数据D进行K次数据划分，得到K组训练数据集和测试数据集，其中K≥2；针对每组训练数据集和测试数据集，分别采用待评估光功率预测算法对训练数据集进行拟合对应的光功率预测模型，并将对应的测试数据集中除待预测的属性数据之外的属性数据输入光功率预测模型中，得到K组待预测的属性数据对应的预测值；根据K组待预测的属性数据的真实值和预测值对待评估光功率预测算法进行评估。本发明实施例采用新的方法对历史数据D进行划分，使得训练集和测试集分布更合理，然后用交叉验证法进行多次评估，最终得到保真性和稳定性都比较好的评估结果。 | ||
| 搜索关键词： | 评估 功率 预测 算法 性能 优劣 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种评估光功率预测算法性能优劣的方法，其特征在于，包括：获取光伏发电站历史数据D，所述历史数据D包含多个样本对应的多个类别的属性数据；采用待预测的属性数据对每个样本进行标记；对所述历史数据D进行K次数据划分，得到K组训练数据集和测试数据集，其中K≥2，每组对应的训练数据集和测试数据集中均包含至少一个样本对应的属性数据；针对每组训练数据集和测试数据集，分别采用待评估光功率预测算法对所述训练数据集进行拟合，得到所述待评估光功率预测算法对应的光功率预测模型，并将对应的测试数据集中除待预测的属性数据之外的属性数据输入所述光功率预测模型中，得到K组所述待预测的属性数据对应的预测值；根据K组所述待预测的属性数据的真实值和所述预测值对所述待评估光功率预测算法进行评估。
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