摘要
本发明公开了一种基于NGBoost算法和储能控制的光伏发电量预测方法,步骤如下:将收集的原始数据集划分为多组特征列,对每个特征列做异常值检测;对异常值进行替换,得到预处理后的数据集;将预处理后的光照强度分解成多个模块,再将每个模块的数据划分为点训练集和点测试集,对A‑BiGRU点预测模型进行训练和评估,以得到点预测光照强度;通过NGBoost区间预测模型对预测光照强度进行区间预测,得到区间预测光照强度;将光照强度转换为光伏发电量,得到预测光伏发电量以及区间上下限对应的光伏发电量;根据区间上下限对应的发电量选取合适储能容量,构建储能控制预测系统。本发明提高了预测的精度,并满足并网要求。
技术关键词
光伏发电量
历史气象数据
三次样条插值
森林方法
储能
噪声
节点
MPPT算法
预测系统
光照强度数据
孤立森林算法
信号
模块
训练集
预测误差
系统为您推荐了相关专利信息
电源隔离装置
时钟门控
开关模块
受保护
储能模块
新能源出力预测
历史气象数据
天气
分类器
数据获取模块
量子退火算法
相变储能
多温区制冷
储能单元
冰箱门开关