CN118966447B 一种光伏功率预测方法 （苏州市壹米新能源科技有限公司）_第1页
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文档简介

道7070号亨银金融大厦-1901内1910号2基于历史数据构建光伏功率预测模型，捕捉天气模式与光伏功率输收集实时多模态数据集，结合实时太阳辐射强根据光伏功率预测结果，结合电网的实时需求和储能系统的状态，将经过预处理的数据集合形成多模态数据矩阵X，X是nxp的矩阵，其中n是观测的数;;t表示太阳辐射强度；Y=X·W；将经过预处理的数据按时间序列组织，构建包含历史天气状况与;;;3采用LSTM网络作为光伏功率预测模型的提取气象数据的深度特征，将这些气象数据转换为适合光伏功率预测模型输入的形;;;收集大量历史数据经过预处理和特征提取组;t）表示太阳辐射强度It进行的非线性变换使用训练集数据输入光伏功率预测模型进行训练，引入损失函数计4实时收集来自国家级气象站、国际气象卫星组织、利用Z_score方法对实时数据进行异常值检使用主成分分析PCA对实时数据进行降维形成通过皮尔逊_布拉克曼公式和阿斯曼公式实时计算直射辐射强度和散射辐将实时融合特征向量和实时计算的总太阳辐射强度输入光伏功率;;;;;5;;;7.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存于：所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1~6任一所述的光伏功率预测方法的处理器执行时实现权利要求1~6任一所述的光伏功率预测方6[0012]收集实时多模态数据集，结合实时太阳辐射强度输入训练好的光伏功率预测模78[0041]提取气象数据的深度特征，将这些数据转换为适合光伏功率预测模型输入的形9[0064]通过皮尔逊_布拉克曼公式和阿斯曼公式实时计算直射辐射强度和散射辐射强[0069]将实时光伏功率预测值与实际光伏功率进行比较，使用均方误差MSE评估预测精0.16；[0138]提取气象数据的深度特征，将这些数据转换为适合光伏功率预测模型输入的形[0147]S4使用历史数据集训练光伏功率预测模型，将太阳辐射强度作为模型的辅助输[0149]将历史数据集划分为训练集、验证集和测试集，在本实施例中比例分别为70％、[0162]通过皮尔逊_布拉克曼公式和阿斯曼公式实时计算直射辐射强度和散射辐射强[0167]将实时光伏功率预测值与实际光伏功率进行比较，使用均方误差MSE评估预测精易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(StaticRandomAccessMemory,简称SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(ElectricallyErasableProgrammableRead－OnlyMemory,简称EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(ErasableProgrammable[0225]此外，通过计算整个实验期间的均方根误差(RMSE)和平均绝对百分比误差[02

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