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申请/专利权人：南京国电南自维美德自动化有限公司
摘要：本发明涉及极短期光伏功率预测技术领域，尤其涉及一种用于实时控制的极短期光伏功率预测方法及系统，旨在提高光伏功率预测的精度和实时性。对气象数据进行归一化处理，并进行特征相关性分析；采用BP神经网络进行短期光伏功率预测，输入气象数据和历史出力数据，输出分辨率为15分钟的短期预测值；对BP神经网络的上层结果进行样条插值和离群值清除，并作为长短期循环神经网络输入，以提高预测数据的时间分辨率，得到分辨率为1分钟的极短期光伏功率预测数据。通过综合考虑气象因素、采用先进的神经网络模型和数据处理技术，能够在保证预测精度的同时，实现极短时时间尺度上的光伏功率预测，适用于光伏电站的实时控制和优化运行。
主权项：1.一种用于实时控制的极短期光伏功率预测方法，其特征在于：包括，采用全年统计的极限值对辐射、温度、湿度和光伏功率数据进行归一化处理，得到变量和光伏功率时间序列，进行特征相关性分析，构建基于深度学习的双层光伏出力预测框架；基于BP神经网络开展短期光伏功率预测，以气象数据和历史出力数据为输入，分时段优化损失函数，得到分辨率15min的上层短期预测值；对上层结果进行样条插值，采用箱线图和小提琴图方式提取离群值，并采用移动时间窗滤波的方式对离群值进行清除，基于长短期循环神经网络提高预测数据分辨率，在兼顾预测时间尺度和预测精度的同时，得到分辨率1min的下层极短期光伏功率预测数据。
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权利要求：
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