[发明专利]一种基于特征组合的小水电短期功率精细化预测方法

摘要

一种基于特征组合的小水电短期功率精细化预测方法，包括步骤1：收集分区降雨量的历史和预测数据，小水电功率曲线的历史数据；步骤2：将小水电功率曲线分解为历史日最大、最小功率和标幺化曲线三个特征量；步骤3：对小水电的日最大、最小发电功率，采用时间序列神经网络开展预测，得到预测日的最大、最小预测功率等步骤；步骤4：对历史日标幺化曲线采用Kmeans技术进行聚类等步骤得到预测日的预测标幺化曲线；步骤5：组合预测日的标幺化曲线和最大、最小功率预测值，得到预测日的小水电发电功率预测结果。本发明能很好的解决现有技术存在的预测误差大问题的基于特征组合的小水电短期功率精细化预测方法。

主权项

1.一种基于特征组合的小水电短期功率精细化预测方法，其特征在于，包括以下操作步骤：步骤1：收集分区降雨量的历史、预测数据以及小水电功率曲线的历史数据；步骤2：将小水电功率曲线分解为历史日最大、最小功率和标幺化曲线三个特征量；步骤3：对小水电的日最大、最小发电功率，采用时间序列神经网络开展预测，得到预测日的最大、最小预测功率；步骤4：对历史日标幺化曲线采用Kmeans技术进行聚类，生成指定数目的标幺化曲线典型类型，并构建概率神经网络，利用分区降雨量的历史和预测数据、小水电日最大、最小功率的历史数据以及预测日的最大、最小功率预测值，识别预测日的标幺化曲线典型类型，得到预测日的预测标幺化曲线；步骤5：组合预测日的标幺化曲线和最大、最小功率预测值，得到预测日的小水电发电功率预测结果。