摘要
本发明公开了一种分布式光伏集群超短期功率预测方法,包括:获取待测光伏发电原始数据;将所述待测光伏发电原始数据输入至双聚类模型,获取聚类簇,其中,所述双聚类模型分别进行第一层聚类和第二层聚类,通过所述第一层聚类获取相似气象特征聚类簇,通过所述第二层聚类获取当日区域聚类簇,所述聚类簇由所述相似气象特征聚类簇和所述当日区域聚类簇进行相似匹配获得;将所述聚类簇输入至编解码器模型,获取预测结果,其中,所述编解码器模型由训练集训练而成,所述训练集为由光伏发电历史数据经过两层聚类后的簇数据。本发明能够提高预测的准确率和时效性,最大限度地减少分布式光伏对电力系统稳定运行可能带来的负面影响。
技术关键词
超短期功率预测方法
分布式光伏集群
编解码器模型
时间卷积网络
聚类
气象
动态时间规整
模糊C均值
电力系统稳定
数据
序列
训练集
协方差矩阵
编码器
相对湿度
时效性
系统为您推荐了相关专利信息
知识点
数据采集模块
路径生成方法
分析模块
子模块
关键点
图像变化检测方法
像素点
SAR图像变化检测系统
显著性检测算法
模型预训练
数据处理方法
基线
主题关键词
非暂态计算机可读存储介质
风冷空调系统
节能优化控制方法
深度强化学习
强化学习算法
密度分布特征