| 专利号 | 2022113456996 | 申请日 | 2022-10-31 | 专利名称 | 一种基于神经网络的光伏输出功率预测方法及系统 |
| 授权日 | 2024-12-06 | 专利权人 | 济南大学 | 发明人 | 史洁;王玉明;刘宝勇;王潇晨;侯振;唐亮;高捷 |
| 主分类号 | G06Q10/04 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明公开了一种基于神经网络的光伏输出功率预测方法及系统，涉及光伏发电技术领域。通过卷积神经网络和多层感知机结合形成不同天气类型下的光伏功率预测模型；并将历史气象数据输入进光伏功率预测模型获得光伏输出功率预测结果，本发明利用卷积神经网络将原始数据划分为多个子集，将天气状况相同的数据集中在一起，利用相似日的光伏功率具有较强关联性的特点，提高模型的预测精度。本发明对气象影响因子进行了回归分析，对光伏功率预测模型的输入变量进行了识别优化，使用MAE，MAPE，RMSE3个指标进行模型性能评估和误差分析，从而映模型综合性能，有效的分析出气象影响因子对光伏功率的影响，进一步提高了模型的预测精度。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 新一代信息技术 新兴软件和新型信息技术服务 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
