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基于相似日特征分类与极端学习机的光伏发电功率短期预报方法

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摘要

基于相似日特征分类与极端学习机的光伏发电功率短期预报方法，属于光伏电站发电技术领域，用于光伏发电系统的输出功率预报。本发明包括以下几个方面：(1)以公共气象预报网的气象数据为基础，根据季节、日类型等气象特征、光伏发电功率特征对气象数据、光伏发电系统发电量进行相似日特征分类；(2)以基于极端学习机算法的单隐层神经网络为预报模型，将选取的相似日数据作为训练样本，训练极端学习机算法中的单隐层神经网络(3)最后再将预测日最相近的相似日预测时段的已知发电量序列、最高气温、最低气温以及预测日预测时段的最高气温、最低气温作为神经网络输入，预测出光伏电站未来3小时的发电功率。本算法对设备需求较小，预测模型对区域的针对性强。且易于实现，精确度高。

著录项

  • 公开/公告号CN102999786B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2016-08-31

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 浙江埃菲生能源科技有限公司;

    申请/专利号CN201210413463.1

  • 发明设计人 刘士荣;张晓东;姜碧光;胡浙东;吴舜裕;李松峰;

    申请日2012-10-17

  • 分类号G06F17/00(20060101);

  • 代理机构33205 温州高翔专利事务所;

  • 代理人朱德宝

  • 地址 325000 浙江省温州市高新技术产业开发区创业服务中心科技企业孵化器G幢6层601室

  • 入库时间 2022-08-23 09:46:05

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2016-08-31

    授权

    授权

  • 2016-04-20

    著录事项变更 IPC(主分类):G06Q 10/04 变更前: 变更后: 申请日:20121017

    著录事项变更

  • 2015-03-18

    著录事项变更 IPC(主分类):G06Q 10/04 变更前: 变更后: 申请日:20121017

    著录事项变更

  • 2013-04-24

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06Q 10/04 申请日:20121017

    实质审查的生效

  • 2013-03-27

    公开

    公开

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