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申请/专利权人：国网天津市电力公司;国家电网有限公司;国网天津市电力公司城东供电分公司
摘要：本发明涉及一种基于Image‑PV序列与CNN‑GRU‑LGB的光伏预测方法，包括如下步骤：S1、生成深度学习数据集；S2、建立并训练CNN‑GRU神经网络；S3、将步骤S1生成的深度学习数据集输入步骤S2训练好的CNN‑GRU神经网络，截取CNN‑GRU神经网络第一层全连接的输出作为Image‑PV特征进而得到LightGBM训练所需的数据集；S4、搭建并训练CNN‑GRU‑LGB模型；S5、计算待预测时刻的Image‑PV特征，并将Image‑PV特征与对应的历史光伏出力数据输入到步骤S4中训练好的CNN‑GRU‑LGB模型，计算得到光伏出力的预测结果。本发明能够显著降低光伏预测的误差。
主权项：1.一种基于Image-PV序列与CNN-GRU-LGB的光伏预测方法，其特征在于：包括如下步骤：S1、获取光伏电站处的历史天空图像数据以及光伏出力数据，生成深度学习数据集；S2、建立并训练CNN-GRU神经网络；S3、将步骤S1生成的深度学习数据集输入步骤S2训练好的CNN-GRU神经网络，截取CNN-GRU神经网络第一层全连接的输出作为Image-PV特征进而得到LightGBM训练所需的数据集；S4、搭建并训练CNN-GRU-LGB模型；S5、计算待预测时刻的Image-PV特征，并将Image-PV特征与对应的历史光伏出力数据输入到步骤S4中训练好的CNN-GRU-LGB模型，计算得到光伏出力的预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国网天津市电力公司 国家电网有限公司 国网天津市电力公司城东供电分公司 基于Image-PV序列与CNN-GRU-LGB的光伏预测方法
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