模型训练方法、光伏发电功率预测方法及系统
实质审查的生效
摘要
本发明公开了一种模型训练方法、光伏发电功率预测方法及系统，该模型训练方法包括：获取训练集，该训练集包括高分辨率气象预报数据和历史光伏发电功率数据；基于高分辨率气象预报数据和历史光伏发电功率数据结合装袋算法训练BP神经网络模型，得到装袋算法深度学习预测模型。本发明基于获取的训练集中的高分辨率气象预报数据和历史光伏发电功率数据结合装袋算法训练BP神经网络模型，得到装袋算法深度学习预测模型，提高了模型预测的准确性和预测精度。
基本信息
专利标题 ：
模型训练方法、光伏发电功率预测方法及系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114330110A
申请号 ：
CN202111527969.0
公开（公告）日 ：
2022-04-12
申请日 ：
2021-12-14
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
余德启王玲霞叶冬挺张博静谭江波
申请人 ：
上海电气集团股份有限公司
申请人地址 ：
上海市长宁区兴义路8号30层
代理机构 ：
上海弼兴律师事务所
代理人 ：
马涛
优先权 ：
CN202111527969.0
主分类号 ：
G06F30/27
IPC分类号 ：
G06F30/27 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08 G06Q10/04 G06T3/40 G06F119/08
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 : 20211214
申请日 : 20211214
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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