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申请/专利权人：深圳市中电电力技术股份有限公司
摘要：本申请涉及光伏发电技术领域，尤其涉及光伏出力预测方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取不同位置的源域数据，以及获取待预测目标区域的目标域数据，所述源域数据包括光伏出力与气象数据对应关系，所述目标域数据包括光伏电厂的属性数据；通过所述源域数据对深度神经网络模型进行训练，得到源域出力预测模型；根据所述目标域数据和所述源域出力预测模型确定目标域出力预测模型；根据预设的重训练触发条件触发重新训练，通过贝叶斯超参数优化方法调节目标域出力预测模型的参数。通过重训练可以有效的提升模型的预测精度，通过贝叶斯超参数优化方法自动优化，可降低操作人员要求，提升工程实用性。
主权项：1.一种光伏出力预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取不同位置的源域数据，以及获取待预测目标区域的目标域数据，所述源域数据包括光伏出力与气象数据对应关系，所述目标域数据包括光伏电厂的属性数据；通过所述源域数据对深度神经网络模型进行训练，得到源域出力预测模型；根据所述目标域数据和所述源域出力预测模型确定目标域出力预测模型；根据预设的重训练触发条件触发重新训练所述目标域出力预测模型，根据重训练后的目标域出力预测模型进行光伏出力预测，其中，所述源域出力预测模型、目标域出力预测模型的训练过程中，以及目标域出力预测模型的重训练过程中，通过贝叶斯超参数优化方法调节所述源域出力预测模型和或目标域出力预测模型的参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳市中电电力技术股份有限公司 光伏出力预测方法、装置、设备及存储介质
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