摘要
本申请公开了一种微电网光伏预测方法、装置、消纳方法及装置,涉及光伏发电领域,该方法包括获取第一样本数据集,将第一样本数据集输入第一时序预测模型进行训练,得到训练后的第一时序预测模型;基于天气分类数据集,得到第二特征集,将第二特征集和第一目标集输入回归预测模型进行训练,得到训练后的回归预测模型;获取第三特征集,基于未来天气分类数据集,得到第四特征集,将第三特征集输入训练后的第一时序预测模型,得到第二目标集,将第四特征集输入训练后的回归预测模型,得到第三目标集;将第二目标集和第三目标集进行融合处理,得到未来功率数据序列。本申请提升了预测模型的准确性。
技术关键词
光伏预测方法
时序预测模型
回归预测模型
天气
微电网
历史风速数据
光伏消纳方法
变量
光伏发电量
储能设备
时间段
序列
光伏板
功率
样本
负荷
历史温度数据
系统为您推荐了相关专利信息
布局方法
多用户协作
协调算法
数据
图形渲染技术
预测模型训练方法
天气
风电功率预测模型
集成学习模型
学习器
典型场景生成方法
深度神经网络学习方法
自动编码器
聚类
微电网