摘要
本发明涉及一种用户侧多电源发电出力和用电负荷的联合预测与校准方法,包括如下步骤:采集当前时刻的用户侧的多电源发电以及用电负荷的实际运行数据;构建遗传算法预测模型;基于所述实际运行数据,利用所述遗传算法预测模型,通过联合预测得到预测电力数据;基于所述预测电力数据以及所述实际运行数据,计算预测误差数据;以所述预测误差数据作为预先构建的神经网络模型的输入,得到校准后的预测电力数据。与现有技术相比,本发明具有预测准确性高、实时校准等优点。
技术关键词
校准方法
神经网络模型
预测误差
负荷
遗传算法
电源
电力
数据异常监测
风电设备
生成对抗网络
人工神经网络
峰谷时段
光伏设备
光伏板
样本
节点
功率