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申请/专利权人：国网北京市电力公司;国家电网有限公司
摘要：本发明公开了光伏发电功率预测技术领域的计及相似日选取和天气类型的光伏发电量预测系统及方法，包括：获取目标电站的历史气象数据和光伏发电量数据；运用皮尔逊系数法量化评估历史气象数据和光伏发电量数据的相关性，确定光伏发电量的关键影响因素；基于光伏发电量的关键影响因素，运用欧式距离和孪生神经网络的组合方法，形成涵盖数值相近和形状相似的综合评判标准。本发明相较于传统的基于聚类算法的相似日选取方法，采用数值相近和形状相似的联合相近程度作为判定标准，有助于提高聚类的效率和精度，此外针对两个天气类型，分别构建试点电站的光伏发电量预测模型，显著提高预测模型构建的针对性和先进性。
主权项：1.计及相似日选取和天气类型的光伏发电量预测方法，其特征在于，包括：获取目标电站的历史气象数据和光伏发电量数据；运用皮尔逊系数法量化评估历史气象数据和光伏发电量数据的相关性，确定光伏发电量的关键影响因素；基于光伏发电量的关键影响因素，运用欧式距离和孪生神经网络的组合方法，形成涵盖数值相近和形状相似的综合评判标准，并将其作为模糊C均值聚类算法的分类标准，生成待预测日的历史相似日集合；基于光伏发电量的关键影响因素和待预测日的历史相似日选取结果，将历史气象数据分为理想天气和非理想天气两大类，分别构建两类目标电站光伏发电量预测模型；根据两类目标电站光伏发电量预测模型的预测结果，以平均绝对误差和均方根误差为评价指标，对比基线模型，确定目标电站在两类天气条件下的最佳光伏发电量预测模型；基于最佳光伏发电量预测模型对目标电站进行光伏发电量预测。
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百度查询： 国网北京市电力公司 国家电网有限公司 计及相似日选取和天气类型的光伏发电量预测系统及方法
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