公开(公告)号：CN116957148A

公开(公告)日：2023-10-27

申请号：CN202310855295.X

申请日：2023-07-12

Applicant: 山东电力工程咨询院有限公司

Inventor： 王潇晨 ,  侯振 ,  史洁 ,  唐亮 ,  迟世丹 ,  刘宝勇 ,  张建国 ,  李芳 ,  王玉明

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06Q10/0635 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种基于Bootstrap的光伏输出功率预测方法及系统，根据待预测区域的气象数据以及预训练的深度学习模型，得到光伏输出功率确定性预测结果；根据得到的光伏输出功率确定性预测结果，使用Bootstrap方法分别在不同的置信度下进行概率性光伏功率预测，得到光伏输出功率概率性预测结果；采用区间宽度准则对概率性预测结果进行误差判断，当不同置信度下的概率性光伏功率预测结果的误差均小于预设阈值时，预测结果准确；否则，继续进行深度学习模型的训练或修正，直至误差均小于预设阈值；本发明结合改进的区间宽度准则，能够兼顾覆盖率、可靠性和区间质量等评价指标，提高了概率性光伏功率预测的精度。

公开(公告)号：CN115564100A

公开(公告)日：2023-01-03

申请号：CN202211155159.1

申请日：2022-09-22

Applicant: 济南大学 ,  山东电力工程咨询院有限公司

Inventor： 史洁 ,  付钻 ,  刘宝勇 ,  王潇晨 ,  唐亮 ,  侯振 ,  高捷

IPC: G06Q10/04 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06Q50/06 ,  G06V10/762 ,  H02J3/00

Abstract: 本发明涉及光伏功率预测方法、系统及设备，其中的光伏功率预测方法包括以下步骤：获取历史光伏出力数据和对应的气象数据，基于灰度共生矩阵对气象数据中的历史云图数据进行特征提取，结合历史光伏出力数据进行特征构建；对特征中的云图数据依据灰度值划分为设定数量的区间，并对每张云图进行灰度统计，基于灰度统计数据经聚类得到天气分类；将数据分为训练集与测试集，利用训练集对预测模型进行训练，并优化更新网络参数，利用测试集进行测试；将预测结果的输出误差作为目标函数，对预测模型进行超参数优化，得到优化后的预测模型作为最终的光伏功率预测模型。考虑了云图特征的不足，具有良好的预测效果。

公开(公告)号：CN116957147A

公开(公告)日：2023-10-27

申请号：CN202310854917.7

申请日：2023-07-12

Applicant: 山东电力工程咨询院有限公司

Inventor： 王潇晨 ,  侯振 ,  史洁 ,  樊俊怀 ,  唐亮 ,  张磊 ,  迟世丹 ,  刘宝勇 ,  李芳 ,  王玉明

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种光伏输出功率预测方法、系统、介质及电子设备，包括以下过程：获取待预测区域的气象数据；根据获取的气象数据以及预训练的长短期记忆网络，得到待预测区域的光伏输出功率预测结果。本发明使用贝叶斯优化器对长短期记忆网络的权值和阈值进行优化，弥补了传统长短期记忆网络训练易陷入局部极值点的不足，有效提高了光伏预测精度和效率；然后，以确定性预测的结果为基础，计算出分别在不同置信条件下的光伏功率概率预测区间，有效的保证了长短期记忆网络的预测精度。