【技术实现步骤摘要】
本申请涉及光伏发电，尤其涉及一种基于cnn神经网络的光伏发电功率预测管理方法、系统和电子设备。
技术介绍
1、现有的光功率预测系统，基本会考虑到环境温度、光照辐射度、气压、相对湿度以及气象数据等因素对发电功率预测的准确性，且光伏电站功率预测所需数据至少应包括数值天气预报数据、实时气象数据、实时功率数据、运行状态、计划检修信息等。
2、现有的光伏发电功率预测方法，比如直接预测法直接对光伏发电系统的输出功率进行预测；或者，间接预测法对太阳辐照量进行预测，然后根据预测的太阳辐照量估算光伏发电系统的功率输出。
3、而随着深度学习技术的发展，人工神经网络逐渐成为一种预测技术潮流。人工神经网络可以智能化处理天气和温度等因素与负荷、光伏电站输出功率的对应关系，以此通过数据预测，得到对应的光伏发电功率预测信息。其中，在众多的人工神经网络中，可以利用cnn模型来处理光伏组件的图像数据或其他相关数据，以更准确地预测发电功率。而cnn神经网络，在进行光伏发电功率预测时，主要会以光伏组件的图像数据、太阳辐射数据作为训练数据，训练得到cn...
【技术保护点】
1.一种基于CNN神经网络的光伏发电功率预测管理方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于CNN神经网络的光伏发电功率预测管理方法，其特征在于，计算出各个光伏发电子站的预测功率P，包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于CNN神经网络的光伏发电功率预测管理方法，其特征在于，所述光伏组件的效率η，满足如下取值条件：
4.根据权利要求1所述的一种基于CNN神经网络的光伏发电功率预测管理方法，其特征在于，在生成CNN光伏发电功率预测模型之后，还包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于CNN神经网络的光伏...
【技术特征摘要】
1.一种基于cnn神经网络的光伏发电功率预测管理方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于cnn神经网络的光伏发电功率预测管理方法，其特征在于，计算出各个光伏发电子站的预测功率p，包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于cnn神经网络的光伏发电功率预测管理方法，其特征在于，所述光伏组件的效率η，满足如下取值条件：
4.根据权利要求1所述的一种基于cnn神经网络的光伏发电功率预测管理方法，其特征在于，在生成cnn光伏发电功率预测模型之后，还包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于cnn神经网络的光伏发电功率预测管理方法，其特征在于，在计算出各个光伏发电子站的预测功率p之后，还包括：...
【专利技术属性】
技术研发人员：王一妹，周利，任鑫，武青，孙钰淑，郭晓征，李润，杨雪，
申请(专利权)人：华能澜沧江水电股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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