公开(公告)号：CN115169543A

公开(公告)日：2022-10-11

申请号：CN202211075821.2

申请日：2022-09-05

Applicant: 广东工业大学

Inventor： 殷豪 ,  张铮 ,  孟安波 ,  梁濡铎 ,  陈黍 ,  许炫淙 ,  王陈恩 ,  朱梓彬 ,  冼梓康 ,  张展

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06K9/62 ,  H02J3/00 ,  H02J3/38

Abstract: 本发明公开了一种基于迁移学习的短期光伏功率预测方法及系统，先获取源域以及目标域光伏发电站的特征数据并进行预处理，划分得到源域训练数据、目标域的训练数据和测试数据；然后通过源域训练数据对源域预测模型进行训练，找到最佳的源域预测模型；之后通过改进生成对抗网络对目标域训练数据进行增强，获得目标域增强训练数据；再将最佳源域预测模型的权重参数进行迁移，得到目标域预测模型；然后通过增强训练数据训练目标域预测模型，得到最佳目标域预测模型；最后将测试数据输入至最佳目标域预测模型中，得到目标光伏发电站的目标功率。本发明可有效提升对光伏发电站的短期功率进行预测的精度。