发明专利已授权

基于灰色神经网络的太阳能收集功率预测方法

📄 申请号：CN201710928531.0 📄 发布日：2026/03/16

著录项目信息

申请日

2017-10-09

公开号

CN107808212B

公开日

2021-06-11

申请人

南京邮电大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06Q10_04

IPC 分类号

G06Q10_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

功率预测功率预测人工智能算法太阳能发电

应用场景

光伏发电, 太阳能热发电, 智能电网, 能源管理, 可再生能源并网

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摘要

本发明公开了一种基于灰色神经网络的太阳能收集功率预测方法。首先选取若干天每天同一时刻原始太阳能收集功率和影响太阳能收集的因素数据序列，运用灰色预测方法对太阳能收集功率序列进行预测，得到初步预测结果；然后将灰色预测结果和原始影响太阳能因素数据序列归一化，作为神经网络的输入，原始太阳能数据序列作为神经网络的输出，建立神经网络模型，对神经网络进行训练，直至收敛；最后调用已训练好的神经网络来进行太阳能收集功率的最终预测。本发明结合灰色建模方法和神经网络方法建立灰色神经网络模型，与普通神经网络模型相比，引入灰色预测模型，减少了预测时的计算量，在少样本情况下也可达到较高精度；且预测准确率更高。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于LLVM中间表示程序切片的度量模型(大数据、CPU、代码、人工智能、计算机、多媒体）

当前第 / 件

3D MIMO系统中一种基于CSI‑RS端口的多流传输方法

同领域国内专利 · IPC: (G06Q10_04)

G06Q10_00 G06Q10_02 G06Q10_04 G06Q10_047 G06Q10_06 G06Q10_063 G06Q10_0631 G06Q10_0633 G06Q10_0635 G06Q10_0637 G06Q10_0639 G06Q10_067 G06Q10_08 G06Q10_083 G06Q10_0831 G06Q10_0832 G06Q10_0833 G06Q10_0834 G06Q10_0835 G06Q10_0836 G06Q10_087 G06Q10_0875 G06Q10_10 G06Q10_105 G06Q10_1053 G06Q10_107 G06Q10_109 G06Q10_1091 G06Q10_1093 G06Q10_20 G06Q10_30 覆盖31个领域

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