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申请/专利权人：华北电力大学(保定);国网新疆电力有限公司电力科学研究院;国网新疆电力有限公司
摘要：基于关联稀疏建模的光伏集群超短期功率区间预测方法，涉及光伏发电功率预测领域，包括：获取各场站历史出力及地理位置信息；将各场站划分到各子区域中；选出子区域的代表场站；挖掘代表场站之间的时空关联信息并生成各代表场站的点预测结果；得到光伏集群的点预测结果；识别出不确定性模式，对每一种不确定性模式构建预测误差和预测值的联合概率分布；生成预测区间。与以所有场站为建模对象的动态图卷积神经网络模型相比，当置信度设为99%时，本发明提出的方法在预测区间覆盖率指标上能达到0.963的精度，提高了3.2%，在预测区间归一化平均宽度指标上能达到0.1298的精度，降低了36.6%，显著提高了模型性能。
主权项：1.基于关联稀疏建模的光伏集群超短期功率区间预测方法，其特征在于，包括：获取预设区域光伏集群中各场站历史出力及各场站的地理位置信息；根据各场站之间历史出力与地理位置的相似性，使用相似性传播聚类算法将各场站划分到各子区域中；根据各场站历史出力及其所在子区域的历史出力之间的相似性，选出与子区域间的相关系数最大的场站作为该子区域的代表场站；根据动态图卷积神经网络模型挖掘代表场站之间的时空关联信息并生成各代表场站的点预测结果；根据代表场站额定出力与子区域额定出力之间的比例关系，聚合代表场站的点预测结果得到光伏集群的点预测结果；根据光伏集群的点误差预测结果得到点预测误差特征，进而识别出不确定性模式；根据不确定性模式和光伏集群的点预测结果生成预测区间。
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权利要求：
百度查询： 华北电力大学(保定) 国网新疆电力有限公司电力科学研究院 国网新疆电力有限公司 基于关联稀疏建模的光伏集群超短期功率区间预测方法
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