摘要
本发明公开了一种不同时间尺度下光伏电量及功率预测方法,包括如下步骤:构建日前光伏电量数据集以及日内光伏功率数据集;构建基于CTFNet神经网络的光伏电量预测模型并训练,通过训练后的光伏电量预测模型对光伏日发电量数据进行预测;构建基于核密度估计KDE的误差修正模型对光伏电量预测模型的预测值进行误差修正;对日内光伏功率数据集进行平滑处理;构建光伏功率预测模型对平滑处理后的日内光伏功率数据集进行日内光伏功率预测;本发明通过基于核密度估计KDE的误差修正模型对基于CTFNet神经网络的光伏电量预测模型的预测值进行误差修正,可大大提高光伏电量预测模型预测值的准确率。
技术关键词
电量预测模型
功率预测方法
误差修正模型
发电量
数据
三次样条插值法
门控循环单元神经网络
计算机可执行指令
预测误差
计算机存储介质
误差预测
存储器
滑动窗口
小区间
处理器
训练集
电子设备