摘要
本发明提供了一种分布式光伏功率预测方法及系统,涉及光伏功率预测技术领域,具体方案:获取并预处理已知的分布式光伏系统数据得到光伏数据;搭建多头时序模型,搭建初始模型并根据光伏数据进行训练得到预测模型和训练误差数据,将多头时序模型嵌合预测模型得到混合预测模型;构建修正模型并使用训练误差数据行得到误差修正模型;获取待预测数据,基于混合预测模型为待预测数据分配权重后,进行特征提取得到时序特征,并进行预测得到初步预测结果及其预测误差序列;基于误差修正模型拟合所述预测误差序列并修正初步预测结果,得到光伏功率预测值。本发明改善了现有技术在光伏功率预测准确率的不足,提高模型的预测精度和适应性。
技术关键词
误差修正模型
分布式光伏系统
混合预测模型
预测误差
时序特征
历史功率数据
长短期记忆网络
时间卷积网络
梯度提升决策树
记忆单元
光伏功率预测技术
注意力机制
梯度下降法
序列
功率值
系统为您推荐了相关专利信息
时序特征
服务异常检测方法
微服务系统
融合特征
指标
智能推荐系统
物品特征
时序特征
时序分析模块
矩阵分解方法
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故障检测方法
模块电容电压
有效值计算方法
分布式可再生能源
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不确定性模型
预测误差
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