公开(公告)号：CN114529068A

公开(公告)日：2022-05-24

申请号：CN202210117660.2

申请日：2022-02-08

Applicant: 沈阳工程学院

Inventor： 马艳娟 ,  白佳庆 ,  张东 ,  崔馨元 ,  宁兆秋 ,  李旭东 ,  崔铭 ,  宋世巍 ,  王健 ,  姜河 ,  齐畅

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  H02J3/00

Abstract: 本发明涉及了一种基于相似日理论和改进极限学习机的光伏功率预测方法，包括：将数据集采用AdaBoost分类方法对数据进行预处理，去除错误数据；采用皮尔森系数法计算出天气类型影响光伏发电的相关系数，并选取出影响光伏发电的主要天气类型；采用k‑NN结合核Fisher的方法对数据集按照天气类型进行分类，首先采用k‑NN对数据进行首次分类，对不能进行分类的数据采用核Fisher的方法进行再次分类；采用改进的极限学习机按照不同天的天气类型进行光伏功率预测。本发明同时兼顾安全性和合理性的要求，有助于电力调度部门准确合理地安排电网运行方式以减少调度偏差，提高电网安全稳定运行。