公开(公告)号：CN118199034A

公开(公告)日：2024-06-14

申请号：CN202410279687.0

申请日：2024-03-12

Applicant: 南昌大学

Inventor： 刘明萍 ,  雷浩臻 ,  夏晨旭 ,  邓素辉 ,  王玉皞

IPC: H02J3/00 ,  H02J3/38 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明提供了一种基于并行不对称结构混合模型的短期光伏功率预测方法，包括：1）对原始功率数据及其特征进行预处理，对于功率、天气等特征做归一化处理；2）将所有处理好的数据转换为矩阵格式，并按照一定的比例划分训练集、验证集、测试集；3）采用并行不对称混合网络对训练集数据提取特征，学习其数据分布及变化规律，构建出并行不对称混合网络模型；4）训练神经网络，并将划分好的验证集数据对训练出的网络模型进行验证，判断其模型是否达到适度拟合状态；5）通过训练出的最优网络对短期光伏功率进行预测，并通过误差评价指标对比预测结果与真实结果。相比传统预测方法，本发明方法能够在短期光伏功率预测方面取得更好更精确的预测结果。