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本发明涉及一种光伏功率预测模型的训练方法,属于光伏发电技术领域,用以解决现有的光伏功率预测模型型的预测精度低以及现有的深度学习网络模型应用于光伏功率预测时存在计算效率低的问题。本发明的方法包括如下步骤:对待预测光伏电场所在地区在历史时期中每日的天气进行分类,划分为平稳天气和转折天气;基于广义天气类型,对平稳天气日和转折天气日中的各历史时段的天气进行分类,划分为多个子天气类型;构建各子天气类型的训练数据集;分别通过各子天气类型的训练数据集对预先建立的光伏功率预测模型进行训练,以获取各子天气类型对应
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117200200A
(43)申请公布日2023.12.08
(21)申请号202311147720.6G06F18/24(2023.01)
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