[发明专利]基于在线贯序极限学习机的短期光伏发电功率预测方法在审
| 申请号： | 201610888121.3 | 申请日： | 2016-10-11 |
| 公开（公告）号： | CN106446440A | 公开（公告）日： | 2017-02-22 |
| 发明（设计）人： | 王继东;冉冉 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06F17/50 | 分类号： | G06F17/50;G06N99/00 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所12201 | 代理人： | 程毓英 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明涉及一种基于在线贯序极限学习机的短期光伏发电功率预测方法，采用具有遗忘机制的在线贯序极限学习机，选用时刻、气温、光照强度、作为预测模型的输入量。步骤如下根据所输入的历史数据，生成极限学习机的初始隐含层输出矩阵，并计算初始的输出权重；预测光伏发电功率，等待气象测量数据和功率测量数据；在所等待的数据到达后，计算误差评价指标，获得预测误差，存储历史数据，生成新的隐含层输出矩阵，并更新输出权重和光伏发电预测功率，继续读取气象预报数据。本发明能够提高预测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 在线 极限 学习机 短期 发电 功率 预测 方法 | ||
【主权项】：
一种基于在线贯序极限学习机的短期光伏发电功率预测方法，采用具有遗忘机制的在线贯序极限学习机，其特征在于，选用时刻、气温、光照强度、作为预测模型的输入量。步骤如下：步骤1：根据所输入的历史数据，生成极限学习机的初始隐含层输出矩阵，并计算初始的输出权重；步骤2：预测光伏发电功率，等待气象测量数据和功率测量数据；步骤3：在所等待的数据到达后，计算误差评价指标，获得预测误差，存储历史数据，生成新的隐含层输出矩阵H矩阵，并更新输出权重β和光伏发电预测功率P，继续读取气象预报数据；步骤4：回到步骤2。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于天津大学，未经天津大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201610888121.3/，转载请声明来源钻瓜专利网。
