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申请/专利权人：广东电网有限责任公司广州供电局
摘要：本发明公开了一种光伏日内出力预测方法和装置，针对光伏出力波动性和间歇性的特点，采用K‑medoids聚类算法对不同天气条件下的历史出力数据进行聚类，相比常用的K‑means聚类对于噪音数据更具包容性、且运算速度更快、收敛次数固定，有效地避免了因部分异常点存在而导致的聚类偏差，降低了预测模型的复杂性以及过拟合风险，提高了预测效率；同时，结合分位数回归理论以及深度学习理论采用了双向长短期记忆网络，克服了单向LSTM网络挖掘数据信息不充分的缺陷，为进一步挖掘光伏功率时序的内在关联创造了有利条件，优化了神经网络模型的训练效果，提高了模型的预测精度。
主权项：1.一种光伏日内出力预测方法，其特征在于，包括：采集光伏发电用户历史数据，光伏发电用户历史数据包括历史出力功率和历史天气数据；对光伏发电用户历史数据进行预处理；对预处理后的光伏发电用户历史数据进行K-Medoids聚类，依据天气标签将光伏发电用户历史数据划分为若干个聚类簇；对K-Medoids聚类后的数据集进行归一化，将数据集划分为训练集和测试集；建立线性分位数回归模型，预设所需分位点个数，将求解不同分位点回归系数向量的问题转化为求最小化损失函数，求出各条件分位数；建立双向长短期记忆网络模型，将各条件分位数输入双向长短期记忆网络模型，并采用训练集和测试集对进行双向长短期记忆网络模型训练和测试，得到各条件分位数下的光伏发电用户日内光伏出力的点预测结果；计算点预测结果的预测误差，从所有聚类簇的预测误差集中筛选出最小预测误差集的连续n项构成误差优化集，基于给定的置信区间，根据误差优化集计算光伏日内出力的概率区间预测结果，其中，n为大于2的整数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东电网有限责任公司广州供电局 一种光伏日内出力预测方法和装置
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