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申请/专利权人：国网江苏省电力有限公司南通供电分公司
摘要：本发明公开了一种地区分布式光伏发电总功率预测方法，通过可变长度滑动窗口平均法去异常减少了异常数据对平均值的影响，通过剪除遮挡影响位置与时间段的改进随机森林算法，实现对太阳辐照度进行修正，并采用SOM聚类神经网络气象、太阳辐照度和光伏发电功率等数据整合，从而提高光伏发电功率预测的精度，解决了现有技术对光伏发电总功率预测准确率较低的问题，达到了实现分布式光伏的分地区、分样本、高精度预测的有益效果。
主权项：1.一种地区分布式光伏发电总功率预测方法，其特征在于采用下列步骤：S1采集分布式光伏发电站的样本数据，所述样本数据采集时间范围至少包括指定时间阶段，所述样本数据包括光伏发电功率历史数据、气象历史数据、太阳辐照度历史数据和地理数据；S2对采集到的样本数据进行数据预处理，所述数据预处理步骤包括数据清洗步骤、数据去噪步骤和数据截取步骤；S3使用剪除遮挡影响的改进随机森林算法，对太阳辐照度进行预测拟合修正，得到辐照度预测数据其中s为根据辐照度特征A的切割点，c1为第一个分段的数据拟合常数，c2为第二个分段的数据拟合常数，D1为第一个分段的数据子集，D2为第二个分段的数据子集，yi为实际的太阳辐照度，x是变量值，xi为数据点的自变量值；S4将数据制作成训练集采用SOM神经网络构建光伏发电总功率预测模型进行功率预测。
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