[发明专利]基于机器学习多模型组合的光伏发电超短期预测方法有效
| 申请号： | 202010641254.7 | 申请日： | 2020-07-06 |
| 公开（公告）号： | CN111931981B | 公开（公告）日： | 2022-05-10 |
| 发明（设计）人： | 柴东元 | 申请（专利权）人： | 安徽天尚清洁能源科技有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/06;G06N20/00 |
| 代理公司： | 合肥市长远专利代理事务所(普通合伙) 34119 | 代理人： | 金宇平 |
| 地址： | 239300 安徽省滁州*** | 国省代码： | 安徽;34 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明提出的一种基于机器学习多模型组合的光伏发电超短期预测方法，包括以下步骤：获取由对应的实测气象数据和实际发电功率组成的第一样本数据；根据第一样本数据分别训练获得第一深度学习算法多层感知机模型和时间序列算法复合季节模型；获取由对应的第一发电功率预测值、第二发电功率预测值和实际发电功率组成的第二样本数据，根据第二样本数据训练获得第二深度学习算法多层感知机模型；通过第一深度学习算法多层感知机模型和时间序列算法复合季节模型，获得未来第一发电功率预测值和未来第二发电功率预测值；通过第二深度学习算法多层感知机模型，获得未来发电功率最终预测值。本发明采用多模型组合进行超短期预测，极大地提高了预测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 模型 组合 发电 短期 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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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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