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一种基于BP神经网络估计法和改进比例系数法的光伏功率区间预测方法

摘要

本发明提供了一种基于BP神经网络估计法和改进比例系数法的光伏功率区间预测方法,属于新能源发电预测技术领域。首先在区间预测的目标框架下,采用IPSO算法来训练BP神经网络模型直接估计区间上下限及中间值,并提出一种适合区间预测新型点预测评价损失函数;其次,将BP神经网络输出值的中间值ym融入预测区间中,提出一种改进比例系数法的光伏功率区间预测方法,可以明显减小由负荷变化带来的区间波动,并构建了一种新的综合评价系数(PICEI),并通过粒子群算法优化比例系数获得了高质量预测区间;最后通过仿真验证了该方法的准确性与有效性。本发明将预测结果以置信区间的形式给出,能够提供较准确的光伏功率预测结果及其变化范围,具有实际意义。

著录项

  • 公开/公告号CN112396203A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-02-23

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 海南电网有限责任公司;

    申请/专利号CN201910747247.2

  • 申请日2019-08-14

  • 分类号G06Q10/04(20120101);G06Q50/06(20120101);G06N3/00(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构

  • 代理人

  • 地址 570203 海南省海口市海府路32号

  • 入库时间 2023-06-19 09:57:26

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2023-01-10

    授权

    发明专利权授予

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