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一种基于灰色关联分析的神经网络光伏发电出力预测方法

摘要

本发明涉及一种基于灰色关联的神经网络光伏发电出力预测方法,包括灰色关联度分析、神经网络训练和出力结果预测分析,灰色关联度分析通过对包含影响光伏出力因素的小时段样本灰色关联度计算并排序,从而获得最优样本;神经网络训练是利用最优样本对遗传算法优化过的BP神经网络进行训练,获得训练过的神经网络;出力结果预测分析是选取预测日各小时段的天气参数信息作为输入条件结合训练完成的神经网络以小时为步长对各时间段出力进行预测,并采用平均绝对百分比误差对系统的预测能力进行评价。本发明的预测方法不仅提高了突变天气时预测准确度,还避免了预测结果易陷入局部最优的缺陷。

著录项

  • 公开/公告号CN104978611A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2015-10-14

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 东南大学;

    申请/专利号CN201510392523.X

  • 发明设计人 陈中;宗鹏鹏;

    申请日2015-07-06

  • 分类号G06Q10/04(20120101);G06Q50/06(20120101);

  • 代理机构32250 江苏永衡昭辉律师事务所;

  • 代理人王斌

  • 地址 210096 江苏省南京市四牌楼2号

  • 入库时间 2023-12-18 11:28:43

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-02-26

    发明专利申请公布后的驳回 IPC(主分类):G06Q10/04 申请公布日:20151014 申请日:20150706

    发明专利申请公布后的驳回

  • 2015-11-18

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06Q10/04 申请日:20150706

    实质审查的生效

  • 2015-10-14

    公开

    公开

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