公开(公告)号：CN117200205A

公开(公告)日：2023-12-08

申请号：CN202311163277.1

申请日：2023-09-11

Applicant: 安徽立卓智能电网科技有限公司 ,  国网安徽省电力有限公司马鞍山供电公司

Inventor： 伍万祥 ,  柯春根 ,  戎瑜 ,  唐新杰 ,  郭娜杰 ,  张炜 ,  张健 ,  程站立 ,  代飞 ,  程琦 ,  陈超 ,  何弘扬 ,  李金中 ,  李智

IPC: H02J3/00 ,  G06Q50/06 ,  G06Q10/04 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明涉及新能源短期功率预测技术领域，公开了基于深度学习的区域新能源短期功率预测方法，包括以下步骤：S1场站数据采集与预处理：采集区域内所有集中式风电场站和集中式光伏场站的实测功率数据、实测气象数据、预测气象数据以及实时容量数据，并对采集的数据进行预处理；S2区域预测模型建模：分别构建区域光伏预测模型和区域风电预测模型，其中基于光伏的预测模型选择总辐射和温度建模，基于风电的预测模型选择风速、风向和温度来建模。本发明基于深度学习的区域新能源短期功率预测方法具有较高的准确性、灵活性和可拓展性，能够为新能源发电提供可靠的短期功率预测，从而为电力系统的稳定运行和能源调度提供有益支持。