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申请/专利权人：南京国电南自维美德自动化有限公司
摘要：本发明公开了一种基于分类误差补偿的中长期光功率预测方法及系统，包括：采集光功率相关的历史数据，并对历史数据进行分类和特征处理；分别构建五种误差补偿模型，并构建光功率预测基础数值的预测模型；在线部署，获取对应的辐照及天气数据，进行包含了误差补偿的中长期光功率预测；最后，根据每个误差补偿模型以及其数据样本的特点，针对性选择周期式或条件触发式的在线更新策略，分类实现模型在线更新。本申请针对中长期光功率预测场景，相比传统中长期预测方法，具有误差补偿针对性强、在线更新效率高、功率预测精度优的特点。
主权项：1.一种基于分类误差补偿的中长期光功率预测方法，其特征在于，包括：采集光功率相关的历史数据，并对历史数据进行分类和特征处理；分别构建五种误差补偿模型，并构建光功率预测基础数值的预测模型；在线部署，获取对应的辐照及天气数据，进行包含了误差补偿的中长期光功率预测；采用定时及条件触发相结合的方式，对误差补偿模型进行在线更新。
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权利要求：
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