摘要
本发明公开了基于多时间尺度分析的新能源发电量评估与预测方法及系统,涉及数据分析与预测技术领域,包括:获取发电数据;基于多时间尺度分析方法,提取发电数据的变化特征;构建时间序列预测模型;将发电数据的变化特征输入至时间序列预测模型;基于时间序列预测模型提供发电量评估报告。我方发明通过引入多时间尺度分析方法,有效提取了新能源发电数据在短期波动、中期周期性变化和长期趋势上的特征,从而大幅提高了发电量预测的精度和稳定性。通过综合多时间尺度特征和负荷需求数据,构建了更加精确的时间序列预测模型,解决了现有预测方法无法适应复杂时变性和负荷不匹配的不足。
技术关键词
时间序列预测模型
多时间尺度
新能源发电量
周期性特征
特征提取方式
波动特征
分析方法
负荷
数据采集模块
小波变换系数
智能计量器
电网调度系统
发电系统
智能电网技术
备用发电机
主成分分析法
分析模块
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时间序列预测模型
策略
移动平均算法
强化学习方法
关键词
推荐方法
多模态数据采集
工业
数据特征提取
文本
时间序列预测模型
数据
楼宇智能化
布谷鸟搜索
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移动方舱医院
分布式能源系统
时间序列预测技术
闭环管理系统
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偏航控制方法
预测控制模型
历史风速数据
多时间尺度
偏航控制装置