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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：本发明公开了一种基于ABC优化BSTS模型的光伏功率预测数字孪生系统的构建方法，包括：收集光伏发电的历史数据并预处理；建立贝叶斯结构时间序列BSTS模型，将观测节点定义为光伏发电量大小，确定贝叶斯网络内的概率分布和参数，定义观测方程与状态转移方程；使用人工蜂群算法ABC优化模型的初始参数，利用ABC算法的雇佣蜂、跟随蜂和侦察蜂阶段进行全局和局部参数搜索，根据结果更新模型的先验分布参数；利用初始参数优化后的BSTS模型进行贝叶斯推断，对光伏发电量进行预测和验证，修正模型参数；将优化后的BSTS模型集成到数字孪生框架中。本发明具有较高的灵活性、鲁棒性和稳定性，融入数字孪生的动态模拟和实时反馈，能够更精确地对光伏发电进行预测。
主权项：1.一种基于ABC优化BSTS模型的光伏功率预测数字孪生系统的构建方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：收集光伏发电的历史数据，对数据进行预处理；步骤2：建立贝叶斯结构时间序列BSTS模型，将观测节点定义为光伏发电量大小，确定贝叶斯网络内的概率分布和参数，定义观测方程与状态转移方程；步骤3：使用人工蜂群算法ABC优化BSTS模型的初始参数，首先初始化蜜蜂种群大小和迭代次数，利用ABC算法的雇佣蜂、跟随蜂和侦察蜂阶段进行全局和局部参数搜索，根据结果更新BSTS模型的先验分布参数；步骤4：利用初始参数优化后的BSTS模型进行贝叶斯推断，对光伏发电量进行预测和验证，修正模型参数；步骤5：将优化后的BSTS模型集成到数字孪生框架中。
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 基于ABC优化BSTS模型的光伏功率预测数字孪生系统的构建方法
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