【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于新能源发电预测，具体涉及一种新能源功率预测方法及装置。
技术介绍
1、新能源功率预测在当今电力系统中扮演着关键角色，为可再生能源的高效利用和电力系统的可靠运行提供了基础。当前研究的焦点主要在于提高预测准确性和适应性的方法，其中包括时间序列方法、气象数据集成、多模型融合以及实时调整策略等方面。
2、时间序列方法一直是功率预测的主流，从传统的统计方法如arima，到更为灵活的机器学习方法如神经网络，这些方法通过分析历史功率数据的模式和趋势，为未来的功率输出提供预测。然而，新能源系统的输出受到天气条件的影响，因此气象数据的准确集成变得至关重要。这包括风速、光照等气象参数的输入，以更好地反映可再生能源的波动性。气象数据的精准集成可以提高预测的准确性，帮助系统更好地应对外部环境的变化。
3、在多模型融合方面，该技术展现了显著的优势。通过结合多个模型的预测结果，可以获得更为准确和可靠的预测。模型融合可以采用不同的权重分配、堆叠模型等方法，以提高预测性能。这对于处理新能源系统中的不确定性和复杂性非常重要，特别是在...
【技术保护点】
1.一种新能源功率预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述最终的功率预测模型的建立过程，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述第一数值预报数据、所述第一实测功率数据、所述第二数值预报数据和所述第二实测功率数据分别进行预处理，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述预处理后的第一数值预报数据和所述预处理后的第一实测功率数据，对机器学习模型训练，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述预处理后的第二数值预报数据和所述预处理后...
【技术特征摘要】
1.一种新能源功率预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述最终的功率预测模型的建立过程，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述第一数值预报数据、所述第一实测功率数据、所述第二数值预报数据和所述第二实测功率数据分别进行预处理，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述预处理后的第一数值预报数据和所述预处理后的第一实测功率数据，对机器学习模型训练，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述预处理后的第二数值预报数据和所述预处理后的第二实测功率数据，对所述初始的功率预测模型进行训练，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述利用所述第二采样时期的新特征序列和所述预处理后的第二实测功率数据，对所述初始的功率预测模型进行训练，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一类气象要素和第二类气象要素的确定过程，包括：
8.根据权利...
【专利技术属性】
技术研发人员：马文文，周海，吴骥，程序，李登宣，严鹏，秦放，胡思雨，丁煌，陈卫东，姚虹春，崔方，鲍俊超，
申请(专利权)人：中国电力科学研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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