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申请/专利权人：南昌大学
申请日：2024-01-31
公开（公告）日：2024-05-24
公开（公告）号：CN118074103A
主分类号：H02J3/00
分类号：H02J3/00;G06Q50/06;G06Q10/04;G06F18/20;H02J3/46
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.11#实质审查的生效;2024.05.24#公开
摘要：本发明涉及电力技术领域，具体涉及一种基于MC‑EMD‑DBN的短期光伏功率预测方法，包括如下步骤，步骤1：求解转移概率以及其矩阵后，划分EMD‑DBN模型光伏预测残差序列的状态；步骤2：构建MC‑EMD‑DBN的光伏功率预测模型，以EMD‑DBN预测值和实际值的相对误差作为马尔科夫链的残差序列，建立残差状态的转移概率矩阵，运用加权马尔科夫链模型选择前三步转移概率矩阵来预测残差的未来状态；步骤3：根据未来状态空间的上下限对EMD‑DBN的预测结果进行修正，从而得到修正后的预测值。本发明的马尔科夫链模型适用于预测随机波动性比较大的问题，对预测模型的残差修正过程的研究推广具有重要意义和应用价值。
主权项：1.一种基于MC-EMD-DBN的短期光伏功率预测方法，其特征是，包括步骤如下：步骤1：求解转移概率以及其矩阵后，划分EMD-DBN模型光伏预测残差序列的状态；步骤2：构建MC-EMD-DBN的光伏功率预测模型，以EMD-DBN预测值和实际值的相对误差作为马尔科夫链的残差序列，建立残差状态的转移概率矩阵，运用加权马尔科夫链模型选择前三步转移概率矩阵来预测残差的未来状态；步骤3：根据未来状态空间的上下限对EMD-DBN的预测结果进行修正，从而得到修正后的预测值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南昌大学 基于MC-EMD-DBN的短期光伏功率预测方法
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