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申请/专利权人：湖南慧明谦数字能源技术有限公司
摘要：本发明公开了一种基于全场景时序分解的光伏发电功率预测方法及系统，涉及光伏发电技术领域，该方法包括：建立光伏发电功率数据分解的时序模型；将自回归神经网络嵌入时序模型中，构建n阶自回归模型；获取光伏发电站历史数据以及天气数据，作为n阶自回归模型的训练数据，对n阶自回归模型进行训练，得到预测模型；通过预测模型，对光伏发电站的未来发电功率进行预测。本发明可以提升光伏发电功率预测的准确度，有利于电网调度、负荷分配。
主权项：1.一种基于全场景时序分解的光伏发电功率预测方法，其特征在于，其包括：建立光伏发电功率数据分解的时序模型；将自回归神经网络嵌入所述时序模型中，构建n阶自回归模型；获取光伏发电站历史数据以及天气数据，作为所述n阶自回归模型的训练数据，对所述n阶自回归模型进行训练，得到预测模型；通过所述预测模型，对所述光伏发电站的未来发电功率进行预测。
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百度查询： 湖南慧明谦数字能源技术有限公司 基于全场景时序分解的光伏发电功率预测方法及系统
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