摘要
本发明涉及新能源发电量预测技术领域,具体提供了一种集成优化的新能源发电量的预测方法,包括:获取历史时间段的新能源场站的发电量的时间序列数据;确定时间序列数据所属的类别;将时间序列数据输入至对应类别的集成预测模型,由集成预测模型中的每个预测模型,得到在待测时间段的每个预测模型对应的预测结果;其中,预测模型包括全局预测模型和局部预测模型;计算各个预测结果的平均值,得到待测时间段的新能源场站的发电量的预测结果。本发明提供的一种集成优化的新能源发电量的预测方法,能够提高新能源发电量的预测精度,提高多模型协同优势。
技术关键词
新能源发电量
预测误差
新能源场站
统计特征
数据
序列
时间段
神经网络模型
多模型协同
时序
周期性
精度