公开(公告)号：CN117853047A

公开(公告)日：2024-04-09

申请号：CN202311814817.8

申请日：2023-12-26

Applicant: 国网浙江省电力有限公司经济技术研究院 ,  浙江华云信息科技有限公司 ,  杭州似然数据有限公司

Inventor： 杨侃 ,  冯昊 ,  兰洲 ,  徐建斌 ,  沈韬 ,  张一泓 ,  文凡 ,  李坦 ,  陈晓玉 ,  潘志冲 ,  刘源 ,  李扬毅 ,  张朋 ,  吴倩璐 ,  周露 ,  余建

IPC: G06Q10/10 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08 ,  H02J3/00

Abstract: 本发明属于光伏发电预测技术领域，涉及一种基于天气数据的光伏发电预测方法、装置及存储介质。预测方法包括：S1、构建网络训练模型；S2、获取历史数据，历史数据包括天气数据和光伏发电出力数据；S3、将历史数据输入网络训练模型中，并设定训练周期，得到训练后的网络训练模型；S4、获取当前天气数据，将当前天气数据输入网络训练模型中，进行光伏发电预测。本发明利用天气数据进行光伏发电预测，避免多设备采集多种数据导致的成本高且不易维护的技术问题；另外最终预测的光伏发电出力情况，相比其他网络模型，MSE值和MAPE值均大幅度减少，有效提高光伏发电预测的准确度。

公开(公告)号：CN117057456B

公开(公告)日：2024-03-26

申请号：CN202310854452.5

申请日：2023-07-12

Applicant: 杭州似然数据有限公司 ,  国网浙江省电力有限公司经济技术研究院

Inventor： 王洪良 ,  兰洲 ,  董丹煌 ,  文凡 ,  张一泓 ,  李俊杰 ,  王一铮 ,  屈芳宇 ,  杨新明 ,  詹正元 ,  李坦 ,  顾晨临 ,  杜协峻 ,  车佳辰 ,  冯也

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  H02J3/00 ,  G06F18/27 ,  G06F18/214 ,  G06F18/24

Abstract: 本发明公开了基于分段样条回归‑WaveNet两阶段电力负荷预测方法及装置，包括以下步骤：得到训练集和测试集；得到修正后的分段样条线性回归模型；得到所述训练集用滤波后的残差序列；利用所述训练集用滤波后的残差序列对WaveNet电力负荷残差预测模型进行训练，得到训练结束后的WaveNet电力负荷残差预测模型；获得测试合格的分段样条回归‑WaveNet两阶段电力负荷预测模型；将待预测的电力负荷数据输入所述分段样条回归‑WaveNet两阶段电力负荷预测模型进行预测，得到对应所述待预测的电力负荷数据的电力负荷预测值。本发明对于中短期电力负荷预测的准确性高，可解释性与鲁棒性好，灵活性较好。

公开(公告)号：CN117057456A

公开(公告)日：2023-11-14

申请号：CN202310854452.5

申请日：2023-07-12

Applicant: 杭州似然数据有限公司 ,  国网浙江省电力有限公司经济技术研究院

Inventor： 王洪良 ,  兰洲 ,  董丹煌 ,  文凡 ,  张一泓 ,  李俊杰 ,  王一铮 ,  屈芳宇 ,  杨新明 ,  詹正元 ,  李坦 ,  顾晨临 ,  杜协峻 ,  车佳辰 ,  冯也

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  H02J3/00 ,  G06F18/27 ,  G06F18/214 ,  G06F18/24

Abstract: 本发明公开了基于分段样条回归‑WaveNet两阶段电力负荷预测方法及装置，包括以下步骤：得到训练集和测试集；得到修正后的分段样条线性回归模型；得到所述训练集用滤波后的残差序列；利用所述训练集用滤波后的残差序列对WaveNet电力负荷残差预测模型进行训练，得到训练结束后的WaveNet电力负荷残差预测模型；获得测试合格的分段样条回归‑WaveNet两阶段电力负荷预测模型；将待预测的电力负荷数据输入所述分段样条回归‑WaveNet两阶段电力负荷预测模型进行预测，得到对应所述待预测的电力负荷数据的电力负荷预测值。本发明对于中短期电力负荷预测的准确性高，可解释性与鲁棒性好，灵活性较好。