基于自適應(yīng)分類策略和混合優(yōu)化SVR的光功率預(yù)測方法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN201911157904.4 申請日 -
公開（公告）號 CN111079980A 公開（公告）日 2021-06-29
申請公布號 CN111079980A 申請公布日 2021-06-29
分類號 G06Q10/04;G06Q50/06;G06K9/62;G06N3/00;G06N10/00;G06N20/10 分類 計算；推算；計數(shù);
發(fā)明人 荀挺;雷勝華;黃凱;陳康;付業(yè)興;丁曉辰;孫可萬;袁磊;方斌 申請（專利權(quán)）人 天合云能源互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)（杭州）有限公司
代理機構(gòu) 浙江永鼎律師事務(wù)所 代理人 郭小麗
地址 310051 浙江省杭州市濱江區(qū)長河街道濱安路650號1幢2206室
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明提供了一種基于自適應(yīng)分類策略和混合優(yōu)化SVR的光功率預(yù)測方法，包括以下步驟：S1.數(shù)據(jù)預(yù)處理，采用無量綱化處理方法和基于密度的離群點算法剔除歷史樣本中的異常樣本，并采用插值算法對缺失數(shù)據(jù)進行重構(gòu)或直接刪除；S2.樣本帥選，通過自適應(yīng)分類策略篩選出與預(yù)測時刻氣象數(shù)據(jù)高度相似的歷史樣本；S3.模型訓(xùn)練與數(shù)值預(yù)測，采用量子粒子群算法和網(wǎng)格法混合優(yōu)化SVR算法訓(xùn)練預(yù)測模型，輸入預(yù)測時刻氣象數(shù)據(jù)，得到功率預(yù)測值。本發(fā)明能夠降低錯誤數(shù)據(jù)和缺失數(shù)據(jù)對預(yù)測精度的不利影響,能根據(jù)預(yù)測時刻氣象數(shù)據(jù)篩選出與預(yù)測時刻氣象數(shù)據(jù)高度相似的歷史樣本，并采用量子粒子群與網(wǎng)格法混合優(yōu)化SVR算法的超參數(shù)，提高模型的泛化能力。