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申请/专利权人：国网江苏省电力有限公司镇江供电分公司;国网江苏省电力有限公司;国网江苏省电力有限公司电力科学研究院
摘要：本发明针对台区级的光伏发电功率预测问题，提出一种基于细分网格的台区级光伏出力精准预测方法及装置，首先基于典型的分布式光伏发电系统进行仿真建模，然后采用模糊C均值聚类算法根据风速、温度和降水量对光照有效辐照度进行聚类，最后在细分网格化各类别的初始训练集数据上分别训练BP神经网络，并结合训练完成的预测模型进行光伏超短期出力预测并使用遗传算法进行误差修正。与现有技术相比，本发明可以显著提高光伏超短期出力预测的精确度和泛化性，减少因光伏发电功率波动带来的电网调度风险，助力电力调度部门合理安排光伏电源的运营模式和系统调度方案，提升太阳能的并网和消纳能力。
主权项：1.一种基于细分网格的台区级光伏出力精准预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、构建一种基于安装信息的分布式光伏发电仿真模型；步骤2、在光伏发电仿真模型的基础上，应用模糊C均值聚类算法，根据气象条件对预测区域历史天气数据进行分类，筛选相似日集，将归一化后的相似日集划分为训练集和试验集；步骤3、划分预测区域网格确定预测位置，基于各网格气象数据构成高维输入矩阵；步骤4、将高维输入矩阵作为GA-BP神经网络光伏超短期出力预测模型输入量，建立GA-BP神经网络光伏超短期出力预测模型，使用相似日集的训练集进行训练，并利用遗传算法进行参数优化，以提高模型预测的泛化性和准确性；步骤5、使用优化后的GA-BP神经网络光伏超短期出力预测模型对相似日集的试验集进行光伏超短期出力预测，根据实际输出与预测输出之间的误差进行动态修正。
全文数据：
权利要求：
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