[发明专利]基于RBF神经网络的光伏发电量预测方法在审
| 申请号： | 201810620653.8 | 申请日： | 2018-06-15 |
| 公开（公告）号： | CN108960491A | 公开（公告）日： | 2018-12-07 |
| 发明（设计）人： | 薛云灿;孙力;孙德银 | 申请（专利权）人： | 常州瑞信电子科技有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 | 代理人： | 董建林 |
| 地址： | 213022 江苏省常州*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于RBF神经网络的光伏发电量预测方法，包括步骤：根据光伏发电量及其拟选取影响因素的历史数据构建训练样本；基于已构建的训练样本，采用改进遗传算法选取光伏发电量影响因素，并对RBF神经网络进行训练，得到光伏发电量影响因素和训练好的RBF神经网络；将光伏发电量影响因素的待预测日数据输入已训练好的RBF神经网络，得到光伏发电量预测值。本发明能够较好地解决RBF神经网络的泛化问题，提高光伏发电预测结果的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 光伏 影响因素 发电量 发电量预测 训练样本 构建 改进遗传算法 光伏发电 历史数据 预测结果 预测 | ||
【主权项】：
1.基于RBF神经网络的光伏发电量预测方法，其特征在于，包括如下步骤：根据光伏发电量及其拟选取影响因素的历史数据构建训练样本；基于已构建的训练样本，采用改进遗传算法选取光伏发电量影响因素，并对RBF神经网络进行训练，得到光伏发电量影响因素和训练好的RBF神经网络；将光伏发电量影响因素的待预测日数据输入已训练好的RBF神经网络，得到光伏发电量预测值。
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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
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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