一种基于深度学习模型的光伏功率预测方法技术

一种基于深度学习模型的光伏功率预测方法，具有如下步骤：

【技术实现步骤摘要】
一种基于深度学习模型的光伏功率预测方法


[0001]本专利技术涉及人工智能
(AI)
领域，特别是涉及一种基于深度学习模型的光伏功率预测方法
。

技术介绍

[0002]当前光伏发电作为一种清洁
、
可再生的能源形式，正逐渐在全球范围内得到广泛应用，然而，光伏发电的效率和功率输出受光照条件的影响较大，而光照条件的变化是动态且不确定的，这使得准确预测光伏功率成为了一个具有挑战性的问题
。
[0003]传统的光伏功率预测方法依赖于简单的统计模型或物理模型，但随着光伏发电系统规模的扩大和复杂性的增加，这些方法往往难以满足准确预测的需求
。
[0004]深度学习模型具备强大的非线性建模能力和对大规模数据的学习能力，可以从历史光伏功率数据中学习并捕捉光伏功率与光照强度
、
温度
、
辐照度等因素之间的复杂关系
。
构建适当的深度学习网络结构，并进行大量的数据训练和优化，这种模型可以达到更高的预测准确性和稳定性
。

技术实现思路

[0005]为了提高能源利用效率
、
优化发电计划
、
改善系统运维和故障检测，并推动清洁能源的发展
。
通过利用前沿的深度学习技术，准确预测光伏功率，为光伏发电系统的可持续发展和清洁能源产业的进一步发展提供关键支持，而设计一种基于深度学习模型的光伏功率预测方法
。
[0006]一种基于深度学习模型的光伏功率预测方法：
[0007]S1
：获取光伏发电功率原始数据；
[0008]S2
：对数据进行清洗，处理缺失值和异常值，并进行数据转换和归一化处理，
[0009]得到归一化后的数据；
[0010]S3
：模型构建：为深度学习预测模型添加隐藏层
、
激活函数和输出层，
S3.3
设置模型的学习率
、
迭代次数和批量大小超参数；
[0011]S4、
模型训练和优化：
[0012]S4.1
分割数据集：将数据集分为训练集
、
验证集和测试集，按照比例如
70
％
、15
％和
15
％进行划分；
[0013]S4.2
模型训练：使用训练集进行模型的训练，并通过反向传播算法更新模型的权重和偏置，以最小化预测误差；
[0014]S4.3
模型评估和调优：使用验证集评估模型的性能指标，并根据评估结果对模型进行调优；
[0015]S4.4
使用训练好的模型对测试集数据进行预测，并评估预测结果与实际值之
[0016]间的差异
,
并根据评估结果对模型进行再次调优；
[0017]S5
：将训练好的模型部署到实际光伏发电系统中，根据实时的环境因素数据进行
功率预测，得到最终光伏发电功率预测值
。
[0018]优选的，光伏发电功率原始数据包括历史的环境因素数据和光伏功率数据，
[0019]环境因素数据包括光照强度
、
温度和辐照度
。
[0020]优选的，步骤
S 3
中的深度学习预测模型为循环神经网络
(RNN)、
长短期记忆网络
(LSTM)
或变形卷积神经网络
(DCNN)
模型中的一种
。
[0021]与现有技术相比，本专利技术的优点在于：
[0022]该算法可以自动化地处理海量的数据，从而节省人力物力成本
。
通过识别出数据中的模式
、
规律和趋势，快速找到问题所在并做出相应的决策调整
。
提高数据处理的准确性和精度，通过建立复杂的神经网络，准确地预测未来的趋势和结果，避免因单一指标或者不完整的信息导致误判和失误；该算法还可以提供更加智能化和个性化的服务
。
附图说明
[0023]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍
。
[0024]图1为模型架构图1；
[0025]图2为模型架构图2；
[0026]图3为业务流程图
。
具体实施方式
[0027]为了使本领域技术人员更好地理解本专利技术的技术方案，下面结合附图对本专利技术进行详细描述，本部分的描述仅是示范性和解释性，不应对本专利技术的保护范围有任何的限制作用
。
[0028]基于深度学习模型的光伏功率预测通过以下步骤进行实施：
[0029]1、
数据收集和准备：
[0030]收集历史数据：获取包括光照强度
、
温度
、
辐照度等环境因素和光伏功率等历史数据
。
[0031]数据预处理：对数据进行清洗，处理缺失值和异常值，并进行必要的数据转换和归一化处理
。
[0032]2、
模型选择和构建：
[0033]选择适当的深度学习模型：根据问题的要求和数据特性，选择适合光伏功率预测的深度学习模型，循环神经网络
(RNN)、
长短期记忆网络
(LSTM)
或变形卷积神经网络
(DCNN)。
[0034]模型架构设计：根据所选模型的架构，在模型中添加适当的隐藏层
、
激活函数和输出层，以便于预测光伏功率
。
[0035]确定模型超参数：设置模型的学习率
、
迭代次数
、
批量大小等超参数，以提高模型的性能和训练效果
。
[0036]3、
模型训练和优化：
[0037]分割数据集：将数据集分为训练集
、
验证集和测试集，按照比例如
70
％
、15
％和
15
％进行划分
。
[0038]模型训练：使用训练集进行模型的训练，并通过反向传播算法更新模型的权重和偏置，以最小化预测误差
。
[0039]模型评估和调优：使用验证集评估模型的性能指标，如均方根误差
(RMSE)、
平均绝对误差
(MAE)
等，并根据评估结果对模型进行调优
。
[0040]用训练好的模型对测试集数据进行预测，并评估预测结果与实际值之间的差异
。
[0041]4、
预测和应用：
[0042]实时预测和监测：将训练好的模型部署到实际光伏发电系统中，根据实时的环境因素数据进行功率预测，并实时监测预测结果与实际功率输出之间的差异
。
[0043]根据预测结果，进行光伏系统的调度
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于深度学习模型的光伏功率预测方法，其特征在于：
S1
：获取光伏发电功率原始数据；
S2
：对数据进行清洗，处理缺失值和异常值，并进行数据转换和归一化处理，得到归一化后的数据；
S3
：模型构建：为深度学习预测模型添加隐藏层
、
激活函数和输出层，
S3.3
设置模型的学习率
、
迭代次数和批量大小超参数；
S4、
模型训练和优化：
S4.1
分割数据集：将数据集分为训练集
、
验证集和测试集，按照比例如
70
％
、15
％和
15
％进行划分；
S4.2
模型训练：使用训练集进行模型的训练，并通过反向传播算法更新模型的权重和偏置，以最小化预测误差；
S4.3
模型评估和调优：使用验证集...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨顺斌，陈志泽，潘恒斌，林宇航，
申请(专利权)人：浙江新至数碳科技有限公司，
类型：发明
国别省市：