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公开(公告)号：CN115545256A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202110734049.X
申请日：2021-06-30
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明提供了一种基于多维数据特征学习的小尺度光伏功率预测模型。首先分析了天气类型对光伏功率输出的影响，其次，为匹配CNN预测模型表征学习的运算机制，以统一的矩阵形式对选定的关键各种气象要素进行了归一化。再次，通过二维频域变换对构建的各种气象要素矩阵进行数据特征增强，并构建了基于历史功率的多维输入数据。最后，基于深度CNN框架设计了短期功率预测模型，该模型根据天气类型分别进行训练，并在气象及历史功率组成的多维数据驱动下，获得精细化的光伏功率预测结果。建立基于多维数据特征学习的小尺度光伏功率预测模型对输入数据进行预测，使用相对误差(RE)和均方根误差(RMSE)两种误差指标对预测数据进行误差评价。
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