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申请/专利权人：国网新疆电力有限公司;北京金风慧能技术有限公司
摘要：本申请公开一种基于辐照度数据对光伏出力预测的方法，包括：S1、读取历史数据中待预测地区的辐照度数据和光伏实测功率；S2、处理空值数据，将获取的辐照度和功率数据进行卡尔曼滤波；S3、根据处理的多天辐照度数据，计算辐照度日均值，并进行聚类；S4、构建神经网络分位数回归模型，将日类别数据导入模型中进行训练，计算两种日类别的光伏出力值，采用以上方法，提升模型的预测的精度与准度，通过聚类对不同天气形势归类，减少气象因素对光伏出力值的影响，并通过找同类型数据减少模型训练成本，提高运行效率，使用神经网络分位数回归模型对光伏出力进行预测，通过构建特殊的损失函数、根据数据情况调整分位数数值，实现对功率数据的精准预测。
主权项：1.一种基于辐照度数据对光伏出力预测的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、读取历史数据中所有需要进行预测的风区涉及的风场对应的辐照度数据和光伏实测功率；S2、处理空值数据，将获取的辐照度和功率数据进行卡尔曼滤波，记录辐照度为0的夜间数据所在时间段，将该时间段数据对应的辐照度与功率数据转换为0；S3、根据步骤S2处理的多天辐照度数据，计算辐照度日均值，并进行聚类，根据辐照度均值分为晴天和阴天两种日类别，保存日类别结果；S4、构建神经网络分位数回归模型，将步骤S3中获得的日类别数据导入神经网络分位数回归模型中进行训练，通过神经网络分位数回归模型，计算两种日类别的光伏出力值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国网新疆电力有限公司 北京金风慧能技术有限公司 一种基于辐照度数据对光伏出力预测的方法
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