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申请/专利权人：西华大学

摘要：本发明公开了一种基于前后处理机制的分布式光伏出力预测方法及系统，通过将影响光伏出力的因素划分为直接影响因素、间断累积因素、连续累积因素，并基于间断累积因素进行前处理和神经网络模型的分类训练，使得间断累积因素的影响不在训练数据中体现而在模型参数中体现，可以降低模型复杂度，不影响训练效率，再基于连续累积因素进行后处理的方式进行独立的预测结果修正，不影响前期模型训练结果，因此实现了提高预测准确率的同时尽可能不增加训练难度。

主权项：1.一种基于前后处理机制的分布式光伏出力预测方法，其特征在于，包括：S1：获取历史气象参数中影响光伏出力的若干种因素，根据影响的方式将所述若干种因素划分为直接影响因素、间断累积因素、连续累积因素，基于直接影响因素确定参数维度；S2：获取历史出力数据，对直接影响因素、历史出力数据进行前处理；根据间断累积因素将直接影响因素、历史出力数据进行分割和重组，得到若干训练验证组，其中每个训练验证组对应一个间断累积因素的第一累积值；S3：为每组训练验证组构建对应的卷积神经网络模型，并根据其对应的训练验证组的第一累积值和参数维度设置模型参数，训练得到针对不同第一累积值的预测模型；S4：确定待预测的目标光伏单元和目标时间，获取目标时间对应的气象预报参数，根据气象预报参数确定第一累积值，进而选择对应的预测模型，基于预测模型计算输出第一预测出力数据；S5：对第一预测出力数据进行后处理，根据目标光伏单元和目标时间确定连续累积因素的第二累积值，基于第二累积值和第一预测出力数据计算得到最终预测出力数据；所述获取历史气象参数中影响光伏出力的若干种因素，根据影响的方式划分为直接影响因素、间断累积因素、连续累积因素，基于直接影响因素确定参数维度，包括：获取历史气象参数中影响光伏处理的若干种因素；根据每种因素与时间维度的关系，确定划分结果；其中，不随时间而增长的因素划分为直接影响因素；随时间间断性增长的因素划分为间断累积因素；随时间连续增长的因素划分为连续累积因素；根据直接影响因素的种类确定参数维度；所述为每组训练验证组构建对应的卷积神经网络模型，并根据其对应的训练验证组的第一累积值和参数维度设置模型参数，训练得到针对不同第一累积值的预测模型，包括：对于每个卷积神经网络模型，根据其对应的训练验证组的第一累积值确定卷积核的大小，根据参数维度确定卷积核的深度，训练得到针对不同第一累积值的预测模型；根据第一累积值确定卷积核的步长。

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