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申请/专利权人：浙江艾罗网络能源技术股份有限公司
摘要：本发明涉及一种光伏发电量预测模型训练方法、光伏发电量预测方法，涉及发电量预测领域，该方法包括：获取发电量特征数据和历史发电量数据，利用训练后的第一机器学习模型生成目标时间的第一发电量；基于第一发电量、发电量特征数据和历史发电量数据确定第二特征数据，利用训练后的LSTM模型生成目标时间的第二发电量；计算第一发电量与目标时间的真实发电量的第一误差，计算第二发电量与真实发电量的第二误差，按照误差倒数法计算发电量特征数据对应的权重数据；将发电量特征数据作为第三特征数据，利用第三特征数据训练第二机器学习模型，将训练后的模型作为光伏发电量预测模型训练结果。本发明可提升光伏发电量预测的准确度。
主权项：1.一种光伏发电量预测模型训练方法，其特征在于，包括：获取发电量特征数据和历史发电量数据，将所述发电量特征数据和所述历史发电量数据作为第一特征数据训练第一机器学习模型，利用训练后的第一机器学习模型生成目标时间的第一发电量；其中，所述历史发电量数据基于所述目标时间确定；所述第一特征数据对应的标签为发电量；基于所述第一发电量、所述发电量特征数据和所述历史发电量数据确定第二特征数据，利用所述第二特征数据训练LSTM模型，利用训练后的LSTM模型生成所述目标时间的第二发电量；其中，所述第二特征数据对应的标签为发电量；计算所述第一发电量与所述目标时间的真实发电量的第一误差，计算所述第二发电量与所述真实发电量的第二误差，基于所述第一误差和所述第二误差，按照误差倒数法计算所述发电量特征数据对应的权重数据；将所述发电量特征数据作为第三特征数据，利用所述第三特征数据训练第二机器学习模型；其中，所述第三特征数据对应的标签数据为所述权重数据；将所述训练后的第一机器学习模型、所述训练后的LSTM模型和训练后的第二机器学习模型作为光伏发电量预测模型训练结果。
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百度查询： 浙江艾罗网络能源技术股份有限公司 光伏发电量预测模型训练方法、光伏发电量预测方法
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