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申请/专利权人：南京信息工程大学
摘要：本发明属于光伏功率预测技术领域，具体涉及一种融合机理模型和场站实测的光伏功率智能预测方法及系统。本发明的融合机理模型和场站实测的光伏功率智能预测方法通过收集并整理历史场站实测数据以及模式数据，利用模式数据对训练模型增加物理约束，通过场站实测数据提高训练模型的精度，最后融合输出结果，以达两种数据优势互补的目的，实现提升光伏发电功率预测准确度的效果；以及通过区分稳定和恶劣天气类型，在稳定天气条件下采用CNN+Transformer模型，在恶劣天气条件下采用CNN+BiLSTM模型，进一步提升光伏发电功率预测准确度，并且节省计算资源，提高预测效率。
主权项：1.一种融合机理模型和场站实测的光伏功率智能预测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取历史场站实测数据以及模式数据；将历史场站实测数据拆分为稳定天气下历史场站实测数据和恶劣天气下历史场站实测数据，将模式数据拆分为稳定天气下模式数据和恶劣天气下模式数据；对数据进行预处理；训练模型，得到稳定天气实测模型、恶劣天气实测模型、稳定天气物理模型和恶劣天气物理模型；获取气象模式预报数据，判断天气稳定度；其中若天气稳定度符合稳定天气条件，则采用稳定天气实测模型、稳定天气物理模型分别进行预测，并反归一化得到第一光伏出力序列、第二光伏出力序列；通过变分法对第一光伏出力序列、第二光伏出力序列进行融合，得到光伏出力预测序列；以及若天气稳定度符合恶劣天气条件，则采用恶劣天气实测模型、恶劣天气物理模型分别进行预测，并反归一化得到第三光伏出力序列、第四光伏出力序列；通过变分法对第三光伏出力序列、第四光伏出力序列进行融合，得到光伏出力预测序列。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京信息工程大学 融合机理模型和场站实测的光伏功率智能预测方法及系统
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