买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：旗星(天津)科技有限公司

摘要：本发明提供考虑空气湿度的转换功率预测方法及系统，涉及电力技术领域，包括获取目标光伏电站的历史气象数据和对应的实际转换功率数据；提取光伏电站的设计参数；构建空气相对湿度与光伏组件转换效率的非线性映射模型；基于预处理后的光伏电站的历史气象数据和转换功率数据,结合光伏电站的设计参数，形成光伏电站转换功率预测模型；利用变分模态分解算法对光伏电站转换功率预测模型的转换功率数据进行自适应分解,构建多源异构数据驱动的光伏电站转换功率预测模型。

主权项：1.考虑空气湿度的转换功率预测方法，其特征在于，包括：获取目标光伏电站的历史气象数据和对应的实际转换功率数据，所述历史气象数据包括全天辐射强度、散射辐射强度、环境温度和空气相对湿度，将所述历史气象数据按照时间序列进行排序，并对缺失值和异常值进行识别与修正；提取光伏电站的设计参数,所述设计参数包括光伏组件的类型、安装角度、安装间距、总装机容量;构建空气相对湿度与光伏组件转换效率的非线性映射模型,通过控制变量实验获取不同空气相对湿度水平下的光伏组件转换效率数据,利用支持向量回归机拟合光伏组件转换效率与空气相对湿度的非线性关系曲线；基于预处理后的光伏电站的历史气象数据和转换功率数据,结合光伏电站的设计参数，采用最小二乘支持向量回归机构建历史气象数据与光伏电站转换功率的非线性映射关系模型,将空气相对湿度与光伏组件转换效率的非线性映射模型与史气象数据与光伏电站转换功率的非线性映射关系模型相耦合，形成光伏电站转换功率预测模型；利用变分模态分解算法对光伏电站转换功率预测模型的转换功率数据进行自适应分解,提取光伏电站转换功率的多尺度周期性特征和局部波动特征,将提取的特征变量与气象参数一并作为最小二乘支持向量回归机的输入,构建多源异构数据驱动的光伏电站转换功率预测模型;将训练集数据随机打乱后采用交叉验证的方式对所建立的光伏电站转换功率预测模型进行训练和验证,利用正则化和早停法策略避免光伏电站转换功率预测模型过拟合,通过网格搜索获取光伏电站转换功率预测模型的最优超参数,并利用集成学习策略对多个不同随机种子训练得到的预测子模型进行加权组合,提升光伏电站转换功率预测模型的鲁棒性和泛化性能。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 旗星(天津)科技有限公司 考虑空气湿度的转换功率预测方法及系统