本发明提供一种基于多维环境数据的
光伏功率预测方法,包括如下步骤:获取环境数据;利用主成分分析法对环境数据进行降维处理,得到综合指标;构建BP神经网络预测模型预测光伏功率,BP神经网络预测模型包括输入层、隐含层和输出层,综合指标为输入层,输出层为功率分析结果。本发明有益效果是利用光纤力热复合测试仪可同时测得多维数据并保证测得的数据精度更高。面对采集到的关于气象信息的大数据,利用主成分分析法将数据降维处理,在最大限度地保留气象信息的基础上提高收敛速度。利用BP神经网络算法对光伏功率进行预测,可提高预测精度。本发明得到国家科技部重大仪器专项——光纤力热复合测试仪在电力新能源监测控制应用方法研究支持,编号2013YQ03091510。
声明:
“基于多维环境数据的光伏功率预测方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究,如用于商业用途,请联系该技术所有人。
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