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申请/专利权人：国网江苏省电力有限公司连云港市赣榆区供电分公司
摘要：本发明公开了一种基于FA‑BLS‑GWO的自适应滚动修正光伏日前预测方法，首先对数据处理得到数据集，之后基于BLS构建光伏预测模型，对训练集的数据进行光伏功率预测，获取训练集的预测功率以及误差功率，并构建不同预测功率区间的非参数核密度误差分布；随后构建基于GWO算法的误差功率修正模型，确定不同预测区间的最佳误差修正功率；最后利用BLS进行日前预测，处理后得到最终的日前光伏预测结果。本发明考虑到数据本身之间的相关联点，挖掘数据的本质特征，并进行降维处理，增强数据的强关联性，避免数据的冗余；结合本身预测误差功率值，通过优化目标的方式找到本身预测功率下最合适的修正功率，且预测计算速度更高。
主权项：1.一种基于FA-BLS-GWO的自适应滚动修正光伏日前预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、对光伏出力数据、辐照度数据以及温度数据分别进行归一化处理；步骤2、输入多维特征数据，并利用KMO检验和Bartlett's球形检验，验证是否能使用因子分析法；步骤3、利用因子分析法步骤中的多维特征数据进行降维，得到数据集，并划分训练集和测试集；步骤4、基于BLS构建光伏预测模型，利用网格搜索法确定该基于BLS的光伏预测模型的最佳参数，并利用构建的光伏预测模型对训练集的数据进行光伏功率预测，获取训练集的预测功率以及误差功率；步骤5、对获取的预测功率结果数据进行区间划分，并根据不同预测功率区间相对应的误差数据，构建不同预测功率区间的非参数核密度误差分布，并获取不同分位数点以及对应的分位数误差功率；步骤6、构建基于GWO算法的误差功率修正模型，并基于步骤5获取的数据进行寻优，确定不同预测区间的最佳误差修正功率；步骤7、基于测试集进行验证，并利用BLS进行日前预测，并根据所预测的区间功率结果进行自适应滚动功率修正，得到初步的日前光伏预测；步骤8、对初步的日前光伏预测进行反归一化处理修正，得到最终的日前光伏预测结果。
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