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申请/专利权人：人工智能与数字经济广东省实验室(深圳)
摘要：本发明公开了一种发电功率预测模型训练方法、装置、设备和介质，方法包括：对获取的历史发电功率数据进行预处理，得到发电功率数据样本集；拆分发电功率数据样本集，得到信道维度的数据样本集和时间维度的数据样本集；通过第一通道对信道维度的数据样本集进行处理，得到第一特征向量，通过第二通道对时间维度的数据样本集进行处理，得到第二特征向量；根据第一特征向量和所述第二特征向量对发电功率预测模型进行训练，得到发电功率预测信息；将训练完成的分布式光伏发电系统的发电功率预测模型作为发电功率预测模型。通过上述技术方案，能够合并利用时频域所蕴含的信息，从而更准确的预测发电系统生态中未来时间段的发电量。
主权项：1.一种发电功率预测模型训练方法，其特征在于，包括：获取分布式光伏发电系统中各发电区域在预设时间段的历史发电功率数据，并对所述历史发电功率数据进行预处理，得到发电功率数据样本集；对所述发电功率数据样本集进行拆分，得到信道维度的数据样本集和时间维度的数据样本集；通过第一通道对所述信道维度的数据样本集进行处理，得到第一特征向量，通过第二通道对所述时间维度的数据样本集进行处理，得到第二特征向量；根据所述第一特征向量和所述第二特征向量完成对所述分布式光伏发电系统的发电功率预测模型进行训练，得到分布式光伏发电系统的发电功率预测信息；将训练完成的分布式光伏发电系统的发电功率预测模型作为发电功率预测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 人工智能与数字经济广东省实验室(深圳) 一种发电功率预测模型训练方法、装置、设备和介质
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