一种基于机器学习的新能源发电预测方法
实质审查的生效
摘要

本发明提供了一种基于机器学习的新能源发电预测方法,所述预测方法具体为获取若干个新能源发电站的历史发电数据和历史天气数据,对获取的数据进行预处理并构建历史数据库,建立新能源发电预测模型,对历史发电数据以及历史天气数据进行特征提取并筛选,根据筛选后特征数据构建预测数据集,所述预测数据集包括训练集、验证集和测试集,新能源发电预测模型根据训练集进行模型训练,并通过测试集获取新能源发电预测模型的预测误差,在预测误差不超过预设阈值后,采集进行发电预测的新能源发电站对应的天气数据,并通过新能源发电预测模型根据天气数据输出发电预测结果。本发明将天气数据作为特征进行发电预测,能够有效提高发电预测的准确性。

基本信息
专利标题 :
一种基于机器学习的新能源发电预测方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114281846A
申请号 :
CN202111409209.X
公开(公告)日 :
2022-04-05
申请日 :
2021-11-25
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
王亿樊立波罗少杰屠永伟方响宣羿蒋建来益博向新宇陈益芳金旻昊
申请人 :
国网浙江省电力有限公司杭州供电公司
申请人地址 :
浙江省杭州市上城区建国中路219号
代理机构 :
杭州华鼎知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 :
方艳
优先权 :
CN202111409209.X
主分类号 :
G06F16/245
IPC分类号 :
G06F16/245  G06F16/29  G06K9/62  G06N20/00  G06Q50/06  H02J3/00  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F16/245
•••查询处理
法律状态
2022-04-22 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 16/245
申请日 : 20211125
2022-04-05 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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