基本信息:
- 专利标题： 一种基于动态组合模型的光伏发电功率超短期预测方法及系统
- 申请号：CN202311561984.6 申请日：2023-11-22
- 公开(公告)号：CN117371335A 公开(公告)日：2024-01-09
- 发明人： 吴云 , 李天阳 , 王安平 , 都妍
- 申请人： 东北电力大学
- 申请人地址： 吉林省吉林市长春路169号东北电力大学计算机学院
- 专利权人： 东北电力大学
- 当前专利权人： 东北电力大学
- 当前专利权人地址： 吉林省吉林市长春路169号东北电力大学计算机学院
- 代理机构： 北京睿智保诚专利代理事务所
- 代理人： 杨艳颖
- 主分类号： G06F30/27
- IPC分类号： G06F30/27 ; G06F18/213 ; G06F18/214 ; G06F18/22 ; G06N3/006 ; G06N3/0442 ; G06N3/0464 ; G06N3/048 ; G06F111/08
摘要：
本发明公开了一种基于动态组合模型的光伏发电功率超短期预测方法及系统，涉及计算机技术领域，包括：获取历史光伏数据，采用改进孤立森林算法替换其中异常值；采用改进鲸鱼优化算法，寻求最优鲸鱼个体作为光滑因子，通过光滑因子建立IWOA‑GRNN模型进行预测，得到第一预测数据；建立CNN‑Attention‑LSTM模型，获得第二预测数据；选取与待预测日最近晴朗日，采用改进后的DTW算法计算第二预测数据和晴朗日二者形成的时间序列之间的序列相似性，并设置选择阈值；相似性小于选择阈值，该时段预测值取IWOA‑GRNN模型预测值；本发明能够有效发挥各个模型的预测优势从而实现对光伏发电超短期功率的精确预测。
IPC结构图谱:
| G06F30/27 | 使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机 |