一种基于BP神经网络的新能源场站发电负荷预测方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110436320.1
IPC分类号：G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2021-04-22
申请人：
国网山东省电力公司德州市陵城区供电公司

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著录项信息

专利名称	一种基于BP神经网络的新能源场站发电负荷预测方法
申请号	CN202110436320.1	申请日期	2021-04-22
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-07-13	公开/公告号	CN113112085A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06Q10/04 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法〔8〕 G06Q10/00 行政；管理〔8，2012.01〕 G06Q10/04 预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”〔2012.01〕	IPC分类号	G;0;6;Q;1;0;/;0;4;;;G;0;6;Q;5;0;/;0;6;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	国网山东省电力公司德州市陵城区供电公司	申请人地址	山东省德州市陵城区陵州路106号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	国网山东省电力公司德州市陵城区供电公司	当前权利人	国网山东省电力公司德州市陵城区供电公司
发明人	黄锦铭;刘文静;张阁文;杨海荣;杜文刚;张付武;张春华;贾秀丽;张鑫;王冉
代理机构	北京慕达星云知识产权代理事务所（特殊普通合伙）	代理人	符继超

摘要

本发明公开了一种基于BP神经网络的新能源场站发电负荷预测方法，包括：获取新能源场站所在地区精确到小时的历史气象数据及对应时刻的发电负荷数据，作为训练样本；针对每个整点时刻，分别构建单独的基于BP神经网络的初始预测模型；利用各整点时刻的训练样本分别对各整点时刻对应的初始预测模型进行训练，并输出训练过程中的预测误差；基于预测误差自适应调整BP神经网络的连接权值和阈值，直至预测误差满足预设条件，得到各整点时刻对应的最终预测模型；基于最终预测模型得到待测日全天各整点时刻的发电负荷预测数据。本发明在各种天气类型下均具有较准确的预测能力和较强的适用性，可以对新能源场站次日发电负荷进行精准预测。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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该专利没有被任何外部专利所引用！

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