摘要
本发明涉及光伏发电功率预测技术领域,公开了一种光伏发电的发电功率预测方法,包括以下步骤:步骤S101,采集光伏发电机组的特征参数,并通过聚类分析划分成M个簇;步骤S102,构建M个簇的特征序列;步骤S103,构建时序图结构数据作为训练样本的样本数据;步骤S104,采集光伏发电机组在第二预设时间段T2的输出功率的总和值作为训练样本的样本标签;步骤S105,重复执行步骤S101到步骤S104,直至获得U个训练样本,通过训练样本训练发电功率预测模型;本发明将多个光伏发电机组的特征参数构建成时序图结构数据,通过发电功率预测模型对时序图结构数据进行信息聚合,从而提高对整个光伏发电站的发电功率的预测精度。
技术关键词
光伏发电机组
发电功率预测方法
自定义参数
光伏发电站
节点
滑动窗口
建立映射关系
光伏发电功率预测技术
时间段
时序
分类器
光电转换效率
门控循环神经网络
序列
样本
数据
模型预训练
归一化方法
多层感知器
系统为您推荐了相关专利信息
个性化推荐方法
项目
表格
数据推荐方法
艾宾浩斯遗忘曲线
能力知识图谱
职业
生成对抗网络模型
节点
证书数据
双向长短期记忆
信息监测方法
信息平台
情感倾向分析
网络结构分析
三次样条插值
抑振系统
低温风洞试验
温度插值方法
三维温度场插值方法