基于季节性天气分型与RLHF大模型的光伏功率预测方法和系统

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基于季节性天气分型与RLHF大模型的光伏功率预测方法和系统
申请号:CN202510152477
申请日期:2025-02-12
公开号:CN119623772B
公开日期:2025-04-22
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于季节性天气分型与RLHF大模型的光伏功率预测方法,包括如下步骤:步骤一:数据获取:获取光伏电站的发电数据和历史气象数据,构建数据集;步骤二:构建预测模型:构建天气分型及光伏出力预测模型,将一年划分为多个季节,将天气细分为若干天气类型,为每个季节的每种天气类型构建光伏出力预测模型;构建RLHF大模型,使用深度学习与强化学习相结合的方法,通过预训练及人类反馈以提升光伏发电功率预测精度与解释性;步骤三:构建融合模型:融合天气分型及光伏出力预测模型和RLHF大模型的预测输出,得到光伏发电功率的最终预测结果。本发明还公开了一种基于季节性天气分型与RLHF大模型的光伏功率预测系统。
技术关键词
光伏功率预测方法 光伏功率预测系统 数值天气预报数据 历史气象数据 光伏发电功率预测 卫星云图 编码器 光伏电站 答案 预训练模型 构建预测模型 节点 矩阵 前馈神经网络 因子 深度学习模型
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