技术特征:
技术总结
本发明公开了一种基于集成学习光伏预测的智能运维方法,包括如下步骤:S1:对光伏监控云平台采集的电站历史光伏数据进行预处理;S2:预处理后的数据进行特征相关性分析,确定影响发电量输出功率的强相关因素;S3:搭建光伏预测模型,并拟合数据;S4:训练光伏预测模型,进行模型优化;S5:将光伏预测模型嵌入光伏监控平台,实时输入数据,得到预测值,并与实际值进行比对,设置偏差区间;S6:根据步骤S5中偏差值所在的区间,指导电站的运行维护。本发明提供的基于集成学习光伏预测的智能运维方法,通过集成学习算法预测光伏功率,并把光伏预测模型嵌入光伏监控云平台,提高了电站的建设品质和降低了后期的电站运行维护成本,减少人工的投入。
技术研发人员:宋晓菲;洪本浩;万源
受保护的技术使用者:上海安悦节能技术有限公司
技术研发日:2018.08.09
技术公布日:2019.01.15