一种基于机器学习的地基云图预测方法、装置及介质

    公开(公告)号:CN118429803A

    公开(公告)日:2024-08-02

    申请号:CN202410509024.3

    申请日:2024-04-26

    Inventor: 俞文政 朱俊羽

    Abstract: 本发明提供一种基于机器学习的地基云图预测方法、装置及介质,能够提高云图预测的准确度。方法包括以下步骤:获取历史地基云图;对所述历史地基云图进行预处理,得到预处理后的历史地基云图;将所述预处理后的历史地基云图输入地基云图预测模型,得到未来地基云图;所述地基云图预测模型通过基于Encoder‑Decoder架构的LSTM卷积神经网络构建而成,输入是历史地基云图,输出是未来地基云图。本发明能够提高云图预测的准确度。

    基于地基云图的光伏发电功率预测方法及装置

    公开(公告)号:CN118263861A

    公开(公告)日:2024-06-28

    申请号:CN202410509049.3

    申请日:2024-04-26

    Inventor: 俞文政 朱俊羽

    Abstract: 本发明提供一种基于地基云图的光伏发电预测方法及装置,方法包括以下步骤:获取待预测光伏站的实时地基云图;对所述实时地基云图进行太阳区域和天空区域划分,得到实时地基云图的太阳区域影像和天空区域影像;对所述实时地基云图的太阳区域影像和天空区域影像分别提取量化指标,得到实时地基云图的太阳区域量化指标和天空区域量化指标;获取实时时刻的气象数据,并将所述实时地基云图的太阳区域量化指标和天空区域量化指标以及所述实时时刻的气象数据输入训练好的光伏功率预测模型中,得到待预测光伏站的光伏功率;本发明的方法能够有效根据地基云图预测实时的光伏发电功率,准确率高,效率高。

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