摘要
本发明提供了一种光伏发电能力预测准确性提升方法,涉及光伏发电预测技术领域。方法包括:获取历史时间段内的光伏发电功率以及相应时间段的气象特征参数集合,并根据光伏发电功率和气象特征参数对历史时间段的天气类型进行划分;分别以每种天气类型所对应的光伏发电功率和气象特征参数集合为训练样本集,构建相应天气类型的光伏发电功率预测模型;根据历史时间段的气象特征参数集合和待测日获取的气象特征参数集合,确定待测日的天气类型,并将待测日的气象特征参数集合输入至相应天气类型的光伏发电预测模型中,得到待测日的光伏发电功率。本方案,能够实现对光伏发电功率的快速精准预测。
技术关键词
光伏发电功率
气象
时间序列复杂度
天气
时间段
训练特征
训练样本集
解码网络
光伏发电预测技术
气溶胶光学厚度
数据
识别时间序列
时间序列特征
多层次特征
前馈神经网络
注意力
非线性
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时间段
训练样本图像
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数据
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时间段
聚类
数据
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