一种发电效率预测准确性评价方法

    公开(公告)号:CN119671009A

    公开(公告)日:2025-03-21

    申请号:CN202311209903.6

    申请日:2023-09-19

    Abstract: 本发明涉及一种发电效率预测准确性评价方法,属于资源功率预测技术领域。获取置信水平和多个相邻时间段的概率预测区间,判断各时间段的概率预测区间内是否存在停电事件和/或限电事件,若存在停电事件,根据停电时长判断各时间段的概率预测区间是否有效,若有效选取对应当前有效概率预测区间,若无效则进行下一时间段概率预测区间的判断;若存在限电事件,则选取历史数据时间段的有效概率预测区间作为当前时间段的概率预测区间,将当前时间段概率预测区间与对应的预测值进行比较,得到预测值的覆盖概率,利用置信水平与所述覆盖概率得到当前时间段预测结果的可靠性,根据当前预测结果的可靠性对预测结果进行评价,该方法得到的可靠性准确。

    一种光伏发电预测方法及装置
    58.
    发明公开

    公开(公告)号:CN118137447A

    公开(公告)日:2024-06-04

    申请号:CN202211493845.X

    申请日:2022-11-25

    Abstract: 本发明属于新能源发电技术领域,具体涉及一种光伏发电预测方法及装置。该方法获取预测时间段的光伏影响因素数据、以及预测时间段前一时间段的光伏发电功率数据和光伏影响因素数据,输入至构建的光伏发电预测模型中,输出得到预测时间段的光伏发电功率数据;其中,所述光伏发电预测模型为神经网络模型,且神经网络每层神经元之间的权值利用粒子群算法优化得到。本发明兼并了粒子群算法与神经网络的优点,具有更快的收敛速度,更好的泛化性能以及预测精度,相较于传统只用发电功率序列做输入变量,更加可靠,不仅解决了光伏发电局部最优问题,还解决了由于发电序列波动较大导致预测不准确问题,契合光伏发电特点,准确地预测光伏发电功率。

Patent Agency Ranking