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申请/专利权人：神华准格尔能源有限责任公司;中国神华能源股份有限公司哈尔乌素露天煤矿;神华准能资源综合开发有限公司

摘要：本申请提供了一种光伏功率超短期预测方法、装置和存储介质。获取当前时段下预定区域的相关气象参数的归一化取值，且获取当前时段下预定区域的云图；将当前时段下预定区域的云图输入云图预测模型，得到未来时段下预定区域的云图；将当前时段下预定区域的相关气象参数的归一化取值、当前时段下预定区域的云图，以及未来时段下预定区域的云图输入光伏功率预测模型，得到未来时段下预定区域的光伏功率的归一化取值。该方法解决了现有技术中的光伏功率超短期预测方法没有考虑到云在未来时段的移动趋势对光伏功率的影响导致精确度比较低的问题。

主权项：1.一种光伏功率超短期预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取当前时段下预定区域的相关气象参数的归一化取值，且获取所述当前时段下所述预定区域的云图，所述相关气象参数为影响所述预定区域的光伏功率的取值的气象参数；将所述当前时段下所述预定区域的云图输入云图预测模型，得到未来时段下所述预定区域的云图，所述云图预测模型是通过采用多组第一训练数据训练ConvLSTM神经网络得到的，所述多组第一训练数据中的每一组所述第一训练数据均包括：第一历史时段下所述预定区域的云图、第二历史时段下所述预定区域的云图，所述第一历史时段早于所述第二历史时段；将所述当前时段下所述预定区域的所述相关气象参数的归一化取值、所述当前时段下所述预定区域的云图，以及所述未来时段下所述预定区域的云图输入光伏功率预测模型，得到所述未来时段下所述预定区域的光伏功率的归一化取值，所述光伏功率预测模型是通过采用多组第二训练数据训练改进CNN神经网络得到的，所述多组第二训练数据中的每一组所述第二训练数据均包括：所述第一历史时段下预定区域所述相关气象参数的归一化取值、所述第一历史时段下所述预定区域的云图、所述第二历史时段的下所述预定区域的云图、第三历史时段下所述预定区域的光伏功率的归一化取值，所述第二历史时段早于所述第三历史时段。

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