摘要
本发明专利申请提供了一种光伏发电预测模型的构建方法、系统、设备和介质,包括:采集分布式光伏系统的多个历史发电数据序列,并将历史发电数据序列划分为训练集和测试集;以训练集中的各历史发电数据序列为输入,以训练集中的各历史发电数据序列对应的未来历史发电数据序列为输出,迭代训练光伏发电预测模型,直到训练迭代次数达到预先设置的训练迭代次数,完成光伏发电预测模型的训练;基于所述测试集,对训练完成的所述光伏发电预测模型进行修正,完成光伏发电预测模型的构建;本发明能够提取出复杂的动态关系和关键特征,提高光伏发电的预测准确度,有效减少了光伏系统输出波动对电网造成的压力和电压波动,从而显著提高了电网的稳定性。
技术关键词
光伏发电预测
卷积长短期记忆
分布式光伏系统
注意力机制
异常数据处理
序列
矩阵
模式
时序
特征值
模型训练模块
指标
搭建模块
子模块
误差
网络
训练集
构建系统
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注意力机制
数据格式