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公开(公告)号：CN109711609A
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201811539356.7
申请日：2018-12-15
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于小波变换和极限学习机的光伏电站输出功率预测方法。首先，从光伏电站的历史发电及气象环境参数监测数据集中，提取光伏电站的预测数据集；其次，对光伏电站预测数据集进行预处理；再而，采用PCA算法从光伏电站历史功率数据中提取特征，并利用K-means算法进行二分类，分为光滑型和波动型；最后，通过NWP获取待预测日的气象特征参数生成测试集并由欧氏距离判定其类型，遍历寻找最优训练集。光滑型直接利用极限学习机网络对光伏电站输出功率进行预测。而波动型则需要经过WT算法对数据各对象进行特征提取并逐一预测并将预测值重构。本发明所提出的基于极限学习机光伏电站输出功率预测方法，能够有效提高光伏电站输出功率预测的准确性。
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公开(公告)号：CN109711609B
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN201811539356.7
申请日：2018-12-15
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于小波变换和极限学习机的光伏电站输出功率预测方法。首先，从光伏电站的历史发电及气象环境参数监测数据集中，提取光伏电站的预测数据集；其次，对光伏电站预测数据集进行预处理；再而，采用PCA算法从光伏电站历史功率数据中提取特征，并利用K‑means算法进行二分类，分为光滑型和波动型；最后，通过NWP获取待预测日的气象特征参数生成测试集并由欧氏距离判定其类型，遍历寻找最优训练集。光滑型直接利用极限学习机网络对光伏电站输出功率进行预测。而波动型则需要经过WT算法对数据各对象进行特征提取并逐一预测并将预测值重构。本发明所提出的基于极限学习机光伏电站输出功率预测方法，能够有效提高光伏电站输出功率预测的准确性。
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公开(公告)号：CN110243416A
公开(公告)日：2019-09-17
申请号：CN201910630987.8
申请日：2019-07-12
Applicant: 福州大学
IPC: G01D21/02
Abstract: 本发明涉及一种基于NB-IOT的智能光伏阵列汇流箱监测系统，包括：环境参数监测传感器，用于对光伏组件阵列的相关环境参数进行测量与数据采集；多通道智能汇流箱，用于汇集环境参数监测传感器采集到的数据，并通过NB-IOT网络上传至光伏阵列参数处理服务器；光伏阵列参数处理服务器，用于对多通道光伏阵列智能汇流箱上传的数据进行统计分析；数据查看客户端，用于对光伏阵列参数处理服务器处理后的数据通过相应的客户端程序进行实时监测。该系统有利于对光伏阵列的相关环境参数进行实时采集和上传，提高光伏阵列监测的准确性和可靠性。
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