一种基于多气象参数预测太阳能模型训练方法及系统

AITNT
正文
推荐专利
一种基于多气象参数预测太阳能模型训练方法及系统
申请号:CN202510310540
申请日期:2025-03-17
公开号:CN120372562A
公开日期:2025-07-25
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于多气象参数预测太阳能模型训练方法及系统,涉及光伏发电技术领域,包括,获取历史记录并进行处理;获取多个气象数据与光伏板的自身数据,并对气象数据进行处理;提取历史记录中多个自身数据,依据多个自身数据构建第一回归方程;依据多个气象数据,构建第二回归方程;依据第一回归方程与第二回归方程,构建多元线性回归方程,通过计算预期发电量与理论发电量的实际偏差,并与第二阈值进行对比,来判断预测结果的准确性,如果实际偏差超出阈值,我们会根据光伏系统的实际情况和气象条件,灵活调整光伏板的角度,以优化发电效率,通过一系列步骤,有效提高光伏电站发电量预测的准确性和可靠性。
技术关键词
模型训练方法 线性回归方程 发电量 气象 太阳能 数据储存模块 理论 数据分析模块 异常数据 参数 数据处理模块 数据采集模块 模型训练系统 偏差 光伏发电技术 光伏发电板 光照 控制模块
系统为您推荐了相关专利信息
1
海岸露营太阳能灯动态管理方法
动态管理方法 照明 多模态传感器 多源传感器数据融合 Shapley值法
2
一种铁路线路监控报警方法及系统
监控报警方法 综合状态评估 维修机器人 中央调度系统 动态监测数据
3
基于深度学习的工业园区全氟-多氟化合物排放预测方法
氟化合物 工业园区 排放预测方法 卷积神经网络模型 固相萃取柱
4
改进稳定性的模型训练方法、应用及初始参数确定方法
超参数 训练风控模型 实时业务 模型训练方法 计算机设备
5
一种基于云边一体光储系统的能量管理系统及方法
光伏发电预测 能量管理系统 光储系统 光伏发电功率 光伏发电量
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号