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摘 要:本发明公开了一种基于快速在线迁移神经网络的光伏输出功率预测方法,所述方法包括获取两不同地域的在预设历史时间段内的光伏输出功率、气象数据、光伏发电设备数据,分别作为源域数据与目标域数据,并进行相关性分析以对源域数据与目标域数据进行筛选;将源域数据和部分目标域数据分别输入至源域模型和目标域模型进行训练,从训练好的源域模型和目标域模型中提取通用特征;构建光伏输出功率预测模型,对通用特征进行预测回归,预测得到光伏输出数据。本发明降低了光伏输出功率预测模型的训练成本,使得模型在缺乏历史功率输出数据的场景下高效地预测光伏输出功率。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202211713246.4 | 专利名称: | 一种基于快速在线迁移神经网络的光伏输出功率预测方法 |
申请日: | 2022-12-30 | 申请/专利权人 | 浙江工业大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 浙江省杭州市下城区朝晖六区潮王路18号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06Q10/04搜分类 网络 网络传输搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |