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申请/专利权人：同济大学
摘要：本发明涉及一种基于太阳辐射数据增广与涌现的光伏系统发电预测方法，包括以下步骤：获取太阳辐射数据，所述太阳辐射数据包括太阳直射辐射、散射辐射和总辐射数据；利用生成对抗网络对太阳直射辐射数据进行数据增强；基于数据增强后的直射辐射数据，利用黑箱模型预测散射辐射和总辐射，构建增强太阳辐射数据集；基于增强太阳辐射数据集计算光伏发电量，构建时序光伏发电数据集；利用时序光伏发电数据集训练光伏发电预测模型，基于训练完成的光伏发电预测模型实现光伏系统发电预测。与现有技术相比，本发明具有光伏数据增广泛化能力强、计算成本低、光伏发电预测准确率高等优点。
主权项：1.一种基于太阳辐射数据增广与涌现的光伏系统发电预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，获取太阳辐射数据，所述太阳辐射数据包括太阳直射辐射、散射辐射和总辐射数据；S2，利用生成对抗网络对太阳直射辐射数据进行数据增强；S3，基于数据增强后的直射辐射数据，利用黑箱模型预测散射辐射和总辐射，构建增强太阳辐射数据集；S4，基于增强太阳辐射数据集计算光伏发电量，构建时序光伏发电数据集；S5，利用时序光伏发电数据集训练光伏发电预测模型，基于训练完成的光伏发电预测模型实现光伏系统发电预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 同济大学 一种基于太阳辐射数据增广与涌现的光伏系统发电预测方法
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