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摘要：本发明公开一种光伏功率短期概率预测系统及其方法，包括：卷积神经网络、时序网络和概率密度估计模块；所述时序网络由自组织映射神经网络、时序编码器和时序解码器构成；所述时序编码器和时序解码器均由自相关机制单元、时序分解单元和前馈层交替连接构成；所述时序解码器由上分支子层和下分支处子层构成；所述卷积神经网络对气象因素筛选获得气象特征与光功率之间的高维映射关系；所述时序网络对光功率时序序列进行渐进式分解与自相关性提取获得光功率序列周期性与趋势性特征；所述概率密度估计模块将高维映射关系与光功率序列周期性、趋势性特征优化结合获得光功率概率分布参数输出；本发明综合数值天气预报信息与气象台发布的天气类型预报，实现光功率概率预测，从而有效降低了单一气象源误报风险。
主权项：1.一种光伏功率短期概率预测系统，其特征在于，所述预测系统包括：卷积神经网络、时序网络和概率密度估计模块；所述时序网络由自组织映射神经网络、时序编码器和时序解码器构成；所述时序编码器和时序解码器均由自相关机制单元、时序分解单元和前馈层交替连接构成；所述时序解码器由上分支子层和下分支处子层构成；其中：所述卷积神经网络对气象因素筛选获得气象特征与光功率之间的高维映射关系；所述时序网络对光功率时序序列进行渐进式分解与自相关性提取获得光功率序列周期性与趋势性特征；其中：所述自组织映射神经网络对天气预报类型进行聚类得到广义天气类型，并作为光功率日序列的离散特征在时序编码器中进行编码；所述时序编码器将光功率日序列进行交替分解获得周期性信息；所述时序解码器通过自相关机制单元对周期性信息细化；包括：通过上分支子层对周期性特征的提取，通过下分支子层采用带权加法实现对趋势特征的提取；所述概率密度估计模块将高维映射关系与光功率序列周期性、趋势性特征优化结合获得光功率概率分布参数输出。
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百度查询： 天津大学 一种光伏功率短期概率预测系统及其方法
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