多源数据融合的风和光发电量智能预测方法及系统

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多源数据融合的风和光发电量智能预测方法及系统
申请号:CN202511438267
申请日期:2025-10-10
公开号:CN120933939A
公开日期:2025-11-11
类型:发明专利
摘要
本发明涉及风和光发电技术领域,具体公开多源数据融合的风和光发电量智能预测方法及系统,该方法通过三个核心步骤实现新能源发电量的高精度智能预测;实时采集并融合发电性能、环境及设备状态多源数据,在预处理基础上进行智能融合调节,确保输入数据的精准性与完整性;利用多源数据构建时空关联特征,将风电场和光伏电站设备布局建模为图结构,有效捕捉设备间的空间相互作用;这些特征输入预测模型后,模型能基于误差指标智能调节参数,持续优化预测精度;通过对比预测值与实际发电量,形成闭环反馈,再次触发模型参数调节,确保预测结果长期可靠。
技术关键词
设备运行状态数据 发电量智能 指标 数据融合算法 误差 指数 优化预测模型 参数 发电设备 光伏电站设备 观测噪声 协方差矩阵 光伏阵列 新能源发电量 关系 训练预测模型