一种基于特征建模的新能源发电量预测方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201510287857.0
IPC分类号：G06Q10/04;G06Q50/06
申请日期：
2015-05-29
申请人：
东南大学

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著录项信息

专利名称	一种基于特征建模的新能源发电量预测方法
申请号	CN201510287857.0	申请日期	2015-05-29
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2015-08-19	公开/公告号	CN104850914A
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查看分类表>
申请人	东南大学	申请人地址	江苏省南京市江宁区东南大学路2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	东南大学	当前权利人	东南大学
发明人	喻洁;王小龙;费树岷
代理机构	南京瑞弘专利商标事务所（普通合伙）	代理人	杨晓玲

摘要

本发明公开了一种基于特征建模的新能源发电量预测方法，包括如下步骤：积累新能源发电量数值、发电影响因素历史数值；初始化特征建模模型参数；将积累数值转化为特征向量，并作为输入用于特征模型处理系统中；经过处理得到发电量的预测值。新能源发电受环境干扰难以精确数学建模，准确预测其发电量存在较大难度。本发明所述方法无需精确建模，利用特征建模对数据信息的压缩，通过最小二乘法计算出特征模型中各个特征项系数，由历史数据的拟合情况自动选取合适的特征模型，最终预测发电量。本发明有效地提高了实时负荷预测精度，计算复杂度较低，具有较高的使用价值。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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