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一种基于相似日理论和神经网络的光伏发电功率预测方法

摘要

一种基于相似日理论和神经网络的光伏发电功率预测方法,包括:采用自适应噪声的完全集合经验模态分解方法对光伏发电功率原始数据序列引入正负白噪声,然后进行本征模态分解处理,得到处理后的光伏发电功率数据序列;对处理后的光伏发电功率数据序列和与处理后的光伏发电功率数据序列对应的气象数据序列进行相似日的选取;将属于相似日的处理后的光伏发电功率数据序列以及对应的气象数据序列输入BP神经网络,确定BP神经网络的拓扑结构及初始的参数,用纵横交叉算法优化BP神经网络的参数,再将预测日的气象因素数据序列输入优化后的BP神经网络即输出预测结果。本发明提高了预测的精度和效率。

著录项

  • 公开/公告号CN113988391A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-01-28

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 华北电力大学(保定);

    申请/专利号CN202111216466.1

  • 发明设计人 李鹏;潘有朋;王加浩;李林媛;

    申请日2021-10-19

  • 分类号G06Q10/04(20120101);G06Q50/06(20120101);H02J3/00(20060101);G06K9/62(20220101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构12201 天津市北洋有限责任专利代理事务所;

  • 代理人杜文茹

  • 地址 071003 河北省保定市莲池区永华北大街619号华北电力大学一校区

  • 入库时间 2023-06-19 14:01:55

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