一种适用于光伏电站发电量预测方法
实质审查的生效
摘要
本发明公开了一种适用于光伏电站发电量预测方法，本发明的目的是针对光伏板的积灰率计算问题，提供一种复合模型的深度学习计算模型。首先，将从天气数据网站爬取到的天气预报、PM值、月份系数和历史发电量等信息进行综合处理，通过特征工程处理数据并提取出合适的BP模型的输入数据。然后，将预测数据输入神经网络，输出清洗后电量预测值；同时通过特征工程处理数据并提取出合适的DBSCAN模型的输入数据。之后依据电站发电量的异常判断，选择合适的模型计算积灰率。
基本信息
专利标题 ：
一种适用于光伏电站发电量预测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114282637A
申请号 ：
CN202111576701.6
公开（公告）日 ：
2022-04-05
申请日 ：
2021-12-22
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
张林森孙学书田永华姬存东吴亚男李立李维萍
申请人 ：
宁夏中科嘉业新能源研究院（有限公司）
申请人地址 ：
宁夏回族自治区银川市金凤区宁安大街490号银川IBI育成中心二期11号楼301室
代理机构 ：
北京弘权知识产权代理有限公司
代理人 ：
逯长明
优先权 ：
CN202111576701.6
主分类号 ：
G06N3/00
IPC分类号 ：
G06N3/00 G06Q10/04 G06Q50/06
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06N
基于特定计算模型的计算机系统
G06N3/00
基于生物学模型的计算机系统
法律状态
2022-04-22 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06N 3/00
申请日 : 20211222
申请日 : 20211222
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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