考虑天气影响因素的GRNN光伏发电预测方法
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专利申请号：
CN202010650281.0
专利类型：
发明专利
技术分类：
G06Q10/04(2012.01)I
专利有效期：
2040-07-06
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专利信息
专利名称：考虑天气影响因素的GRNN光伏发电预测方法
商品编号：5716083
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申请日期：2020-07-06
公开/公告号：CN111815051A
授权公告日/公开日：2020-10-23
申请/专利权人：
安徽***学
发明/设计人：
高**
主分类号：G06Q10/04(2012.01)I
IPC分类号：G06Q10/04(2012.01)I;G06Q50/06(2012.01)I;G06N3/08(2006.01)I
说明书摘要免费下载摘要
本发明公开了一种考虑天气影响因素的GRNN光伏发电预测方法。该方法包括以下步骤(1)采用温度和湿度的一次、二次及指数天气模型对GRNN网络输入神经元进行加权修正；(2)对每种天气类型所对应的数据根据灰色关联度的大小来选取单日或多日训练模型下的训练样本；(3)针对点预测和小时预测确定GRNN输入输出的神经元；(4)依次采取三种天气模型建模并进行模型训练，获得每种组合下的相对最小误差下的最优修正GRNN模型；(5)用上述训练好的最优修正GRNN模型来对测试样本进行预测，对同一种天气类型下的单日或多日训练模型，选择最小相对误差对应的天气模型及参数下的最优GRNN模型。本发明有助于实现光伏微电网的精准预测及经济发电。
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