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申请/专利权人：国能日新科技股份有限公司
摘要：本发明提出一种基于卫星云图预训练和模仿学习的光伏超短期预测方法，包括：获取无标签视频数据集，收集有标签数据集，使用所述有标签数据集和逆动力学模型进行训练，建立初始模型；使用所述初始模型为所述无标签视频数据生成光伏场站辐照度数据的伪标签，将无标签视频数据集转化为伪标签数据集；使用所述伪标签数据集和所述逆动力学模型进行训练，建立预训练模型；对所述预训练模型进行强化学习微调，得到精准预测模型，用于光伏场站辐照度预测。本发明能在线耦合地面光伏场站的辐照度信息和卫星云图信息，利用卫星的多波段数据以及光伏场站辐照度数据来预测光伏场站未来的辐照度或功率。
主权项：1.一种基于卫星云图预训练和模仿学习的光伏超短期预测方法，其特征在于，包括：S1、获取无标签视频数据集，所述无标签视频数据集为卫星云图视频数据的历史数据集；收集有标签数据集，所述有标签数据集为同时存在光伏场站辐照度数据和对应的卫星云图视频数据的历史数据集；所述卫星云图视频数据包括卫星云图的波段数据和反演的云属性和辐照度数据；所述有标签数据集以光伏场站辐照度数据为标签，处理为与所述无标签视频数据相同的时间分辨率；S2、使用所述有标签数据集和逆动力学模型进行训练，建立初始模型；S3、使用所述初始模型为所述无标签视频数据集生成光伏场站辐照度数据的伪标签，将无标签视频数据集转化为伪标签数据集；S4、使用所述伪标签数据集和所述逆动力学模型进行训练，建立预训练模型；S5、对所述预训练模型进行强化学习微调，得到精准预测模型，用于光伏场站辐照度预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国能日新科技股份有限公司 基于卫星云图预训练和模仿学习的光伏超短期预测方法
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