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基于相似日理论和改进极限学习机的光伏功率预测方法

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本发明涉及了一种基于相似日理论和改进极限学习机的光伏功率预测方法，包括：将数据集采用AdaBoost分类方法对数据进行预处理，去除错误数据；采用皮尔森系数法计算出天气类型影响光伏发电的相关系数，并选取出影响光伏发电的主要天气类型；采用k‑NN结合核Fisher的方法对数据集按照天气类型进行分类，首先采用k‑NN对数据进行首次分类，对不能进行分类的数据采用核Fisher的方法进行再次分类；采用改进的极限学习机按照不同天的天气类型进行光伏功率预测。本发明同时兼顾安全性和合理性的要求，有助于电力调度部门准确合理地安排电网运行方式以减少调度偏差，提高电网安全稳定运行。

著录项

公开/公告号CN114529068A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-05-24

原文格式PDF
申请/专利权人沈阳工程学院;
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申请/专利号CN202210117660.2
发明设计人马艳娟;白佳庆;张东;崔馨元;宁兆秋;李旭东;崔铭;宋世巍;王健;姜河;齐畅;
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申请日2022-02-08
分类号G06Q10/04;G06Q50/06;G06K9/62;G06N3/04;H02J3/00;
代理机构沈阳铭扬联创知识产权代理事务所(普通合伙);
代理人屈芳
地址 110136 辽宁省沈阳市沈北新区蒲昌路18号
入库时间 2023-06-19 15:24:30

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2022-05-24

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