基于多源异构特征融合的光伏发电功率预测方法及系统

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基于多源异构特征融合的光伏发电功率预测方法及系统
申请号:CN202411706219
申请日期:2024-11-26
公开号:CN119627883B
公开日期:2025-10-21
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于多源异构特征融合的光伏发电功率预测方法及系统,方法包括:获取光伏电厂的历史时序数据和历史图像数据;对历史时序数据进行特征提取,得到历史时序数据对应的二维特征图;对历史图像数据进行图像预处理;对图像预处理后的历史图像数据进行特征提取,得到对应的三维特征图,最后将三维特征图转换为二维特征图,并将历史图像数据对应的二维特征图与历史时序数据对应的二维特征图进行拼接,得到异构特征融合的二维特征图;将异构特征融合的二维特征图输入训练好的贝叶斯神经网络,得到光伏发电功率的预测值和概率。本发明克服了传统预测模型在特征选取和预测结果方面的局限性,从而提升预测的准确性和可靠性。
技术关键词
异构特征 贝叶斯神经网络 数据 时序 图像 卫星云图 光伏发电功率 注意力 矩阵 多层感知机 计算机程序产品 处理器 天气 时间段 可读存储介质 地面 存储器