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申请/专利权人：国网浙江省电力有限公司营销服务中心;国网浙江省电力有限公司;国网浙江省电力有限公司海宁市供电公司
摘要：本发明公开了一种基于集成预测模型的光伏发电功率预测方法、设备及存储介质。本发明的光伏发电功率预测方法包括：将基于遗传算法优化的小波神经网络模型、回归神经网络模型和Elman神经网络模型三种基本的单项预测模型，集成为集成预测模型；采用熵值法确定所述集成预测模型中各个基本单项预测模型的权重；设定评价指标，对集成预测模型的性能进行评价，通过评价合格的集成预测模型对光伏发电功率进行预测。本发明集成基于遗传算法优化的小波神经网络模型、回归神经网络模型和Elman神经网络模型三种基本单项预测模型，可以利用它们各自的优势，提高预测的精准度，有助于优化光伏发电系统的运行和管理。
主权项：1.一种基于集成预测模型的光伏发电功率预测方法，其特征在于，包括：步骤S1，将基于遗传算法优化的小波神经网络模型、回归神经网络模型和Elman神经网络模型三种基本的单项预测模型，集成为集成预测模型；步骤S2，采用熵值法确定所述集成预测模型中各个基本单项预测模型的权重；步骤S3，设定评价指标，对集成预测模型的性能进行评价，通过评价合格的集成预测模型对光伏发电功率进行预测。
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百度查询： 国网浙江省电力有限公司营销服务中心 国网浙江省电力有限公司 国网浙江省电力有限公司海宁市供电公司 一种基于集成预测模型的光伏发电功率预测方法、设备及存储介质
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