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一种基于混合神经网络模型的光伏发电功率分时预测方法

摘要

本发明公开了一种基于混合神经网络模型的光法发电功率分时预测方法,包括获取光伏发电站的历史数据;对历史气象数据进行综合聚类分组;按分组结果,将所述的历史数据构建成组数个训练集;建立神经网络预测模型,每一个训练集训练出一个神经网络预测模型;获得现实气象数据并划分分组;使用所述分组训练出的预测模型对光伏发电功率进行预测。本发明针对每一特定的训练集建立预测模型,使得预测的准确度和精度大大提高,利用差分算法以及萤火虫算法的混合算法对神经网络的参数进行优化,同时采用分支进化和全局进化相结合,使得模型更具有鲁棒性,更容易获得全局最优值,优化解的能力更强。

著录项

  • 公开/公告号CN109978284B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-05-14

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中国人民解放军国防科技大学;

    申请/专利号CN201910337078.5

  • 申请日2019-04-25

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

  • 代理机构43236 长沙大珂知识产权代理事务所(普通合伙);

  • 代理人伍志祥

  • 地址 410000 湖南省长沙市德雅路109号

  • 入库时间 2022-08-23 11:47:52

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