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申请/专利权人：南京信息工程大学
摘要：本发明公开了一种基于复数神经网络的光伏发电预测方法及系统，包括：获取光伏发电历史数据和气象历史数据；根据光伏发电历史数据和气象历史数据计算皮尔逊相关系数和斯皮尔曼秩序相关系数；根据皮尔逊相关系数和斯皮尔曼秩序相关系数对气象历史数据进行筛选获得气象相关数据；通过孤立森林算法对所述气象相关数据进行校正获得训练样本；构建获得复数神经网络，利用训练样本对复数神经网络进行训练，实时获取气象数据和光伏发电数据并输入至训练后的复数神经网络，获得光伏发电预测功率；利用复数神经网络同时处理数据实部信息和虚部信息的优势，更加准确地捕捉信号的振幅、相位特征、周期性特征，从而能够更加精准的预测光伏发电功率。
主权项：1.一种基于复数神经网络的光伏发电预测方法，其特征在于，包括：实时获取气象数据和光伏发电数据并输入至预训练的复数神经网络，获得光伏发电预测功率；所述复数神经网络的训练过程为：获取光伏发电历史数据和气象历史数据；根据光伏发电历史数据和气象历史数据计算皮尔逊相关系数和斯皮尔曼秩序相关系数；根据皮尔逊相关系数和斯皮尔曼秩序相关系数对气象历史数据进行筛选获得气象相关数据；通过孤立森林算法对所述气象相关数据进行校正获得训练样本；构建获得复数神经网络，利用训练样本对复数神经网络进行训练，由复数神经网络输出训练预测结果；根据训练预测结果和光伏发电历史数据计算训练损失值，根据训练损失值对复数神经网络的参数进行优化，重复迭代所述复数神经网络的训练过程，直至训练损失值收敛输出训练后的复数神经网络。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京信息工程大学 一种基于复数神经网络的光伏发电预测方法及系统
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