一种短期预报风速的订正方法及系统

    公开(公告)号:CN118467945A

    公开(公告)日:2024-08-09

    申请号:CN202410648209.2

    申请日:2024-05-23

    摘要: 本发明提供一种短期预报风速的订正方法及系统,收集得到风电场的运行数据,其中,运行数据包括风速数据和NWP格点资料;对运行数据进行数据预处理,得到预处理后的风速数据和NWP格点资料;对预处理后的NWP格点资料进行插值,采用随机森林算法进行特征提取,得到特征提取后的NWP格点资料;基于预处理后的风速数据和特征提取后的NWP格点资料构建卷积长短期记忆风速订正模型;训练卷积长短期记忆风速订正模型,基于训练好的卷积长短期记忆风速订正模型得到订正结果。本发明考虑风速与NWP相关变量的时空相关性,可以适用于不同风速范围,具有泛化性。且本发明利用订正模型进行短期预报风速订正,提高了订正的精度。

    一种基于LVQ-PSO-BP神经网络光伏短期出力预测方法、装置及存储介质

    公开(公告)号:CN115511217A

    公开(公告)日:2022-12-23

    申请号:CN202211340551.3

    申请日:2022-10-28

    摘要: 本发明公开了一种基于LVQ‑PSO‑BP神经网络光伏短期出力预测方法、装置及存储介质,属于光伏技术领域。首先,在获取样本数据集后按照季节划分样本,再运用LVQ依据天气类型对样本细分。分类后的样本,分别基于PSO‑BP神经网络建立光伏出力预测模型,最后将各自性能最优的模型整合在一起,形成全年的光伏出力短期预测模型。在实际预测过程中,首先按照训练日的日期选择相应的季节,再根据当天的天气预报信息,经过LVQ神经网络分类后找到对应的出力预测子模型,最后通过建立的出力预测模型对光伏出力进行短期预测。本发明提升了收敛速度,避免陷入局部最小值,此外,在预测精度与训练速度上也有显著提升。