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摘要：本发明公开了一种基于相似日的GRA‑BI‑LSTM光伏功率预测方法及模型，属于光伏功率预测技术领域，本发明通过对历史气象因素的收集和基于皮尔逊相关系数确定光伏发电的主要气象特征数据，然后根据光伏发电的主要气象特征数据和灰色关联度分析法（GRA）选取相似日构成数据样本集，最终构建出一种基于相似日的GRA‑BI‑LSTM模型。通过上述方式，本发明能够通过对历史数据进行筛选和分类，去除样本中的冗余信息，提高光伏出力预测模型的精度和稳定性，使得对光伏电站在不同的气象条件都能进行准确预测。
主权项：1.一种基于相似日的GRA-BI-LSTM光伏功率预测的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：获取气象的历史数据和光伏历史实测功率，历史数据包括多种气象因素；步骤二：通过光伏历史实测功率与各气象因素计算皮尔逊相关系数，降序排序，确定影响光伏发电的前q个气象因素，并将这些气象因素的数据作为气象特征数据；步骤三：对气象特征数据进行归一化处理；步骤四：根据归一化处理后的气象特征数据构造预测日与历史日的特征向量矩阵；步骤五：采用灰色关联度分析法计算待预测日与每一个历史日的每一个特征的灰色关联系数ζik；步骤六：根据上述求出的灰色关联系数计算每个待预测日x0与每个历史日xi的总关联度γi；步骤七：按总关联度从大到小排序，选择前a个与待预测日关联度最高的历史日作为相似日的数据样本集；步骤八：根据a个相似日的数据样本集构建基于双向长短期记忆网络的光伏出力预测模型，将气象特征数据和实际发电量作为光伏出力预测模型的输入和输出变量，并利用气象因素和实际发电量对光伏出力预测模型进行预测训练；步骤九：利用训练好的光伏出力预测模型进行预测，最终得到光伏功率预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 无锡英臻科技股份有限公司 一种基于相似日的GRA-BI-LSTM光伏功率预测方法及模型
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