公开(公告)号：CN109978258A

公开(公告)日：2019-07-05

申请号：CN201910229971.6

申请日：2019-03-26

Applicant: 北京博望华科科技有限公司

Inventor： 姚建河 ,  蔡亮 ,  陈铁成 ,  王虓 ,  许泽坤 ,  刘霞 ,  付金凤 ,  王阔 ,  邱珩

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q10/06 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明公开了基于机器学习的多数据源光伏发电量预测方法及系统，该方法及系统的操作步骤如下：步骤一：数据准备；步骤二：数据预处理；步骤三：多模型训练；步骤四：基于最小标准差选取最终模型；步骤五：发电量预测；步骤六：模型评估。采用本发明提供的此种方法具有普适性，避免了单独一个设备就需要建立一个预测模型，简化了光伏发电量预测过程，提高了预测效率；该方法将光伏设备自身属性纳入光伏发电量预测过程当中，使得该方法对不同地区、不同类型的光伏发电设备均有效；该方法使用机器学习的方法建立光伏发电量与多数据源的相关关系；该方法比对多种机器学习方法，最终选定最优的机器学习方法作为最终方法。