基于孪生神经网络的光伏场站功率预测方法、装置及设备

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正文
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基于孪生神经网络的光伏场站功率预测方法、装置及设备
申请号:CN202510800961
申请日期:2025-06-16
公开号:CN120675055A
公开日期:2025-09-19
类型:发明专利
摘要
本发明提供了一种基于孪生神经网络的光伏场站功率预测方法、装置及设备,涉及光伏发电功率预测技术领域,该方法包括:将待预测日对应的天气预报数据及支持集中每一典型日对应的天气预报数据进行配对,得到所有数据对,输入所有数据对至预设孪生神经网络模型,得到相似度集合;将按照相似度从高至低的顺序确定的预设数量的典型日确定为所有相似日,根据所有相似日对应的发电功率确定待预测日对应的功率预测结果;输入所有时间尺度下待预测日对应的每一功率预测结果至预设双向融合模型,得到待预测日的目标发电功率。本发明通过全面捕捉功率数据的动态变化,筛选出最为相似的典型日发电模式作为参考依据,显著提升预测的稳定性与准确性。
技术关键词
孪生神经网络 天气预报数据 功率预测方法 历史功率数据 相关性分析方法 典型 光伏发电功率预测技术 分辨率 功率预测装置 样本 算法 超参数 轮廓系数 处理器 日期 模块 存储器
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