龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：国网山东省电力公司东营供电公司
摘要：本发明属于光伏发电相关技术领域，提供了一种基于Elman神经网络和卫星云图的光伏功率预测方法及系统，包括：获取待预测用电系统的历史用电数据和卫星图像并进行预处理；搭建Elman动态递归神经网络模型，并输入预处理后的数据进行训练；将预处理后的数据输入训练好的Elman模型，输出预测结果；针对卫星云图的灰度值进行高精度提取，为Elman神经网络预测模型建模做准备；同时考虑历史运行数据和卫星云图灰度值的Elman的光伏功率预测模型及算法；测值与真实值的误差计算方式，得到模型误差评价，从而提高功率预测的精度。
主权项：1.一种基于Elman神经网络和卫星云图的光伏功率预测方法，其特征在于，包括：获取待预测用电系统的历史用电数据和卫星图像并进行预处理；搭建Elman动态递归神经网络模型，并输入预处理后的数据进行训练；将预处理后的数据输入训练好的Elman模型，输出预测结果；所述获取待预测用电系统的历史用电数据和卫星图像并进行预处理，具体为：获取历史光伏发电功率数据和发电厂的位置卫星云图；对卫星云图进行图像的灰度化处理，并对灰度值进行区间聚类划分；对灰度值区间聚类划分结果和历史发电功率进行归一化处理，形成数据集；所述灰度值区间聚类划分结果为各灰度值区间的像素点个数；将数据集划分为训练数据和测试数据；所述搭建Elman动态递归神经网络模型，并输入预处理后的数据进行训练，具体为：搭建Elman模型，包括输入层、隐藏层、承接层和输出层；设定Elman模型参数；将预处理后的数据中的训练数据输入到Elman模型中；得到训练好的Elman模型；所述设定Elman模型参数，具体为：将卫星云图和历史发电数据共同作为特征输入，输出均为当前时刻的实际功率，确定输入层和输出层的节点；选取隐含层的节点数，具体公式如下： ；式中：Mh、Mi、Mo依次为隐含层、输入层和输出层的节点个数；a取值1~8。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国网山东省电力公司东营供电公司 基于Elman神经网络和卫星云图的光伏功率预测方法及系统
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号