一种短期光伏功率概率区间预测方法
实质审查的生效
摘要
一种基于XGBoost‑LSTM与非参数核密度估计的短期光伏功率概率区间预测方法，包括：对获取的光伏功率及气象特征数据进行异常值检测和筛选，基于灰色关联分析(GRA)结合Kmeams算法筛选预测日的相似日集合，基于XGBoost算法结合长短期记忆神经网络(LSTM)的组合模型进行短期光伏功率点预测，基于非参数核密度估计方法进行短期光伏功率概率区间预测。本发明具有加快学习速率、提升预测精度优势；较好的解决因气象不确定性引发的光伏功率预测不准确的问题，为电网调度决策提供可靠依据，对电力系统应对光伏功率变化具有重要意义，保障系统安全稳定运行。
基本信息
专利标题 ：
一种短期光伏功率概率区间预测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114330100A
申请号 ：
CN202111452287.8
公开（公告）日 ：
2022-04-12
申请日 ：
2021-11-30
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
纪德贵李忠伟王顺江李斌邱鹏潘月明孟镇吴凯
申请人 ：
国网辽宁省电力有限公司锦州供电公司;国网辽宁省电力有限公司;国家电网有限公司
申请人地址 ：
辽宁省锦州市古塔区解放路三段9号
代理机构 ：
锦州辽西专利事务所(普通合伙)
代理人 ：
李辉
优先权 ：
CN202111452287.8
主分类号 ：
G06F30/27
IPC分类号 ：
G06F30/27 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08 G06F111/08 G06F119/06
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
G06F30/27
使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机或训练模型
法律状态
2022-04-29 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 30/27
申请日 : 20211130
申请日 : 20211130
2022-04-12 ：
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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