公开(公告)号：CN117833216A

公开(公告)日：2024-04-05

申请号：CN202311713834.2

申请日：2023-12-13

Applicant: 浙江大学

Inventor： 杨强 ,  周雨欣 ,  陈贤卿 ,  杨灵方 ,  包义辛 ,  李奕然

IPC: H02J3/00 ,  H02J3/38 ,  G06F18/15 ,  G06F18/25 ,  G06F18/2113 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045

Abstract: 本发明公开了一种基于混合神经网络的光伏电站发电功率预测方法及装置。首先获取光伏电站数据，对光伏电站数据进行缺失值查找与填补、异常值检测与替换；其次，针对功率数据的小波阈值去噪，在充分保留功率有效信号部分的前提下，尽可能消除噪声干扰，提高功率预测效率；之后对处理后的电站数据进行归一化操作；通过针对天气特征的多项式特征构造，扩展模型的输入维度，并基于相关系数进行特征选择；最后，搭建了基于CNN、LSTM和SE通道注意力的混合模型。将筛选后的特征输入模型，得到最终预测结果后对预测效果进行评价。本发明有较强的稳定性和较好的预测效果，能有效削减新能源波动的负面影响，为电力调度与规划提供重要数据参考。