基于CNN神经网络的光伏发电功率预测管理方法及系统
摘要:
本申请涉及一种基于CNN神经网络的光伏发电功率预测管理方法及系统,基于CNN神经网络,训练生成覆盖光伏组件的图像数据、太阳辐射数据、随光照转动角度数据、清洁度数据、老化程度数据以及温度数据的CNN光伏发电功率预测模型,基于该模型,从多角度方位实现对光伏发电功率的预测,使得CNN模型能够考虑到更为全面的模型影响因子,使得所预测的光伏发电功率更加贴合实际,降低与实际的偏差。本方案由光伏发电总站实现对各个光伏发电子站的实时功率监测,能够在总站的监督指导下,由子站根据CNN光伏发电功率预测模型独立完成各自光伏发电功率预测的前提下,保证子站预测的独立性,避免因总站介入子站功率预测而降低子站数据的可行性。
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