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公开(公告)号：CN117973639B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410371893.4
申请日：2024-03-29
Applicant: 南京师范大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度相似日和改进型集成算法的光伏功率预测方法，包括以下步骤：（1）根据收集到的NWP数据集，使用变异系数法计算各气象因子权重；（2）根据各气象因子的权重，采用多尺度相似日法计算预测日与各历史日气象因子的相似度，（3）利用SRCC分析特征与目标值之间的相关性，（4）使用LSTM和informer基础模型对训练集的短、长时间序列进行特征提取，采用TSCV法以Stacking集成算法作为框架生成元特征序列；（5）根据集成算法提取的元特征序列利用多元LR拟合特征序列与目标值之间的映射关系，最终得到光伏功率的预测值；本发明采用集成算法对光伏发电功率进行预测，准确度更高。
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公开(公告)号：CN118568529A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410622778.X
申请日：2024-05-17
Applicant: 南京师范大学 , 中国电力科学研究院有限公司
IPC: G06F18/2321 , G06F18/22 , G06N3/0499 , G06Q50/06 , H02J3/00
Abstract: 本发明公开了一种基于VMD‑KELM的重大极端天气下光伏发电功率预测方法，包括：对影响光伏电站发电的环境因素进行灰色关联度分析，提取影响光伏发电效率的典型气象要素；根据GMM聚类算法对相似日进行选取，并引入迭代自由度对GMM聚类算法进行改进，提取发电功率差分负荷特征，并在提取过程中对迭代自由度进行改进，利用VMD变分模态分解对光伏电站的功率预测数据傅里叶分解，进行平稳化处理；根据KELM核极限学习机将复杂的空间问题转化为高维内积运算问题，对每个尺度的模态函数进行建模和预测。本发明提高了气象数据分型的准确性；利用VMD对光伏数据进行分解，降低了数据的非平稳性，并通过KELM对子序列进行结构重组，提高了模型的预测精度。
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公开(公告)号：CN117973639A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410371893.4
申请日：2024-03-29
Applicant: 南京师范大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度相似日和改进型集成算法的光伏功率预测方法，包括以下步骤：（1）根据收集到的NWP数据集，使用变异系数法计算各气象因子权重；（2）根据各气象因子的权重，采用多尺度相似日法计算预测日与各历史日气象因子的相似度，（3）利用SRCC分析特征与目标值之间的相关性，（4）使用LSTM和informer基础模型对训练集的短、长时间序列进行特征提取，采用TSCV法以Stacking集成算法作为框架生成元特征序列；（5）根据集成算法提取的元特征序列利用多元LR拟合特征序列与目标值之间的映射关系，最终得到光伏功率的预测值；本发明采用集成算法对光伏发电功率进行预测，准确度更高。
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公开(公告)号：CN118568627A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410621115.6
申请日：2024-05-17
Applicant: 南京师范大学 , 中国电力科学研究院有限公司
IPC: G06F18/2433 , G06F18/22 , G06Q50/06 , H02J3/00
Abstract: 本发明公开了一种光伏电站发电功率预测方法与系统，包括：获取光伏电站的不同的光伏组件在预设时长内的历史发电量，并结合历史发电量进行不同的光伏组件的问题评估值以及疑似老化光伏组件的确定；根据预测时间段的天气数据进行不同的光照方向的光照强度以及光照时长的确定；通过光照方向将所述光伏电站的光伏组件划分为多个区域，并结合每个区域的位置以及不同的关照方向的光照强度以及光照时长确定光伏电站在预测时间段的发电功率。本发明避免了原有的简单的考虑历史发电量而不考虑光照条件对老化光伏组件的评估的不够准确的技术问题，从而实现了对老化光伏组件的筛选，也为进一步提升光伏组件的发电功率的预测的准确性奠定了基础。
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