[发明专利]一种光伏日前功率预测方法、装置以及存储介质有效
| 申请号： | 201910987639.6 | 申请日： | 2019-10-17 |
| 公开（公告）号： | CN110751326B | 公开（公告）日： | 2022-10-28 |
| 发明（设计）人： | 刘庆程 | 申请（专利权）人： | 江苏远致能源科技有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京勤行知识产权代理事务所(普通合伙) 32397 | 代理人： | 尹英 |
| 地址： | 211100 江苏省南京*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种光伏日前功率预测方法、装置以及存储介质，属于光伏功率预测技术领域。该方法包括根据预测时间从历史数据库中提取训练所需的样本数据；将经过预处理后的样本数据输入SVM算法以及BP神经网络算法进行训练，得到SVM模型以及BP神经网络模型；根据工程系数算法构建工程系数算法模型；将测试数据分别输入所述SVM模型、工程系数算法模型以及BP神经网络模型，获取对于的第一光伏功率预测值；根据所述SVM算法、BP神经网络算法以及工程系数算法，构建线性组合预测算法模型；将所述对应的光伏功率预测值输入所述组合预测算法模型，获得第二光伏功率预测值，使光伏日前功率预测精度大大提升。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 伏日 功率 预测 方法 装置 以及 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种光伏日前功率预测方法，其特征在于，包括：/n根据预测时间从历史数据库中提取训练所需的样本数据，并对所述样本数据进行预处理；/n将经过预处理后的样本数据输入SVM算法以及BP神经网络算法进行训练，得到SVM模型以及BP神经网络模型；根据工程系数算法构建工程系数算法模型；/n将测试数据分别输入所述SVM模型、BP神经网络模型以及工程系数算法模型，获取对于的第一光伏功率预测值；/n根据所述SVM算法、BP神经网络算法以及工程系数算法，构建线性组合预测算法模型；/n将所述对应的第一光伏功率预测值输入所述组合预测算法模型，获得第二光伏功率预测值。/n
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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
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
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