摘要
本发明公开了一种分布式光伏发电功率的预测方法、装置及存储介质。涉及人工智能领域,其中,该方法包括:将分布式光伏发电区域划分为多个目标子区域,并获取目标子区域的气象特征和辅助特征作为输入特征,其中,辅助特征用于提供发电功率相关因素作为补充特征;将输入特征输入解耦模型,通过解耦模型预测出分布式光伏发电区域的发电功率,其中,解耦模型用于基于输入特征预测目标子区域的广义容量和单位广义容量发电功率,并根据广义容量和单位广义容量发电功率确定分布式光伏发电区域的发电功率广义容量包括装机容量、面板效率和方位角。本发明解决了现有技术中对分布式光伏发电功率预测的准确性较低的技术问题。
技术关键词
分布式光伏发电
广义
功率
卡尔曼滤波算法
状态转移模型
方位角
可读存储介质
气象
梯度提升机
数据
计算机程序产品
面板
预测装置
客户端
中子
参数
指令
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扩展卡尔曼滤波算法
电池传感器
电池SOC估计装置
电流
积分算法
小区
分布式能源发电
功率预测方法
参数更新模块
分布式能源网络
递归最小二乘法
状态空间模型
高渗透率新能源
输入电力系统
索引