一种短期光伏功率预测方法及系统与流程

文档序号:35398795发布日期:2023-09-09 17:23阅读:来源:国知局

技术特征:

1.一种短期光伏功率预测方法,其特征在于,该方法包括:

2.按照权利要求1所述的方法,其特征在于,所述数据预处理具体包括:

3.按照权利要求1所述的方法,其特征在于,acmd算法分解历史光伏输出功率时间序列数据包括:

4.按照权利要求3所述的方法,其特征在于,在求解下一个分量时,将前一个信号分量从原始信号中减去,直至得到全部的信号分量。

5.按照权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤3具体包括:

6.一种短期光伏功率预测系统,其特征在于,

7.按照权利要求6所述的系统,其特征在于,所述预处理模块用于:

8.按照权利要求6所述的修通,其特征在于,所述噪声去除模块用于acmd算法分解历史光伏输出功率时间序列数据,具体包括:

9.按照权利要求7所述的系统,其特征在于,在求解下一个分量时,将前一个信号分量从原始信号中减去,直至得到全部的信号分量。

10.按照权利要求1所述的系统,其特征在于,所述预测模块进行预测具体包括:


技术总结
本发明一种短期光伏功率预测方法及系统,属于光伏功率预测领域。先对光伏历史数据进行预处理,删除空值和重复数据,剔除异常数据。然后将一种新的自适应啁啾模态分解算法应用到光伏预测领域,克服了使用经验模式分解模态混叠以及变分模式分解需要提前设置分解后模态个数的诸多问题。通过分解历史功率数据,对于分解后各子序列信号采用经过麻雀优化算法优化超参数的BiGRU神经网络进行预测,最后通过叠加各序列预测结果实现对短期光伏功率预测精度的提升。

技术研发人员:王顺江,句荣滨,王刚,金宜放,许睿超,蔡东飞,王巍,王喆,李昊禹
受保护的技术使用者:国网辽宁省电力有限公司辽阳供电公司
技术研发日:
技术公布日:2024/1/15
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