[发明专利]基于LM-BP神经网络的光伏超短期功率预测方法在审
申请号: | 201310405590.1 | 申请日: | 2013-09-09 |
公开(公告)号: | CN103489038A | 公开(公告)日: | 2014-01-01 |
发明(设计)人: | 王永杰;宋兴旺;陈向东;高峻;门浩;张黎元;李昕;王蓓;刘宪栩;沈妍;李晓永;孙洁;邹广宇 | 申请(专利权)人: | 国家电网公司;国网天津市电力公司 |
主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/02 |
代理公司: | 天津盛理知识产权代理有限公司 12209 | 代理人: | 王来佳 |
地址: | 100031 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 本发明涉及一种基于LM-BP神经网络的光伏超短期功率预测方法,包括以下步骤:根据环境因素建立LM-BP神经网络预测模型并确定输入层数据和输出层数据;LM-BP神经网络预测模型对输入的数据进行归一化处理;采用LM算法进行LM-BP神经网络训练,得到更新权值的LM算法;计算光伏电站的光伏功率得到预测结果。本发明将LM算法与BP神经网络结合在一起,在BP神经网络预测结构基础上,建立LM-BP神经网络的预测模型,采用LM算法进行光伏超短期功率预测,能够按照任意精度逼近任何连续的非线性函数,可快速准确地解决光伏功率预测这一动态随机问题,提高了预测速度与精度,且具有较好的鲁棒性。 | ||
搜索关键词: | 基于 lm bp 神经网络 光伏超 短期 功率 预测 方法 | ||
【主权项】:
一种基于LM‑BP神经网络的光伏超短期功率预测方法,其特征在于:包括以下步骤:步骤1:根据环境因素建立LM‑BP神经网络预测模型并确定输入层数据和输出层数据;步骤2:LM‑BP神经网络预测模型对输入的数据进行归一化处理;步骤3:采用LM算法进行LM‑BP神经网络训练,得到更新权值的LM算法;步骤4:计算光伏电站的光伏功率得到预测结果。
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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
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
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