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本发明提供了一种基于在线学习的光伏出力预测方法,解决了现有技术随时间推移预测精度降低的问题。实现步骤为:构建一个初始预测模型,写入边缘计算平台并进行实时预测;到达设定时间点调度中心获取历史数据,对旧模型进行继续训练;判断新模型与旧模型的优劣;将表现优的新模型写入边缘计算平台继续进行实时预测以保持预测的高精度。本发明的示意性实施例中将多视角卷积神经网络(MVCNN)与在线学习相结合,构建了一种预测精度随时间推移依旧表现优异的光伏出力预测模型,神经网络模型能够在保持旧知识的同时学习随时间推移出现的新的特征,预测精度随时间推移依旧表现优异。
📄 2021110178532 📂 G06Q10_04 👤 济南大学 📅 2021-08-31
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发明 已授权

一种基于在线学习的光伏出力预测方法

2021110178532 · 济南大学
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🔋 高能量密度固态电解质材料与制备工艺
预算:¥50-100万截止:2026-08-30发布方:××新能源科技响应:8人

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成功交易案例

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固态锂电池电解质专利包

转让方:中国科学院××研究所
受让方:××新能源科技有限公司
交易类型:独占许可
交易金额:¥320万
🧬

CRISPR基因编辑技术

转让方:××大学
受让方:××生物医药有限公司
交易类型:转让
交易金额:¥1,200万
⚡

SiC功率器件工艺专利

转让方:××半导体有限公司
受让方:××汽车电子集团
交易类型:转让
交易金额:¥680万
☀️

钙钛矿光伏组件技术

转让方:××科技公司
受让方:××能源集团
交易类型:开放许可
交易金额:¥50万/年