[發明專利]基于遷移學習的太陽輻照度預測方法及預測系統

有效

• 申請號: 202210142291.2
• 申請日: 2022-02-16
• 公開（公告）號: CN114201924B
• 公開（公告）日: 2022-06-10
• 發明（設計）人: 嚴珂;黃晶;張偉;鐘宜國
• 申請（專利權）人: 杭州經緯信息技術股份有限公司
• 主分類號: G06F30/27
• 分類號: G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;G06F119/12
• 代理公司: 杭州信與義專利代理有限公司 33450
• 代理人: 丁浩

1.一種基于遷移學習的太陽輻照度預測方法，其特征在于，步驟包括：

S1，采集目標地區和源地區若干天的歷史太陽輻照度數據，并構建時序序列，分別記所述目標地區和所述源地區一天內的歷史太陽輻照度數據時序序列為，，、分別表示時序序列、中的第個和第個太陽輻照度數據，、分別表示時序序列和中的元素個數，，，若干天的時序序列、分別構成目標數據集和源數據集；

S2，對所述目標數據集和所述源數據集中的每個時序序列作數據歸一化處理后采用CEEMDAN算法對每個時序序列、分別進行數據分解，得到每個時序序列對應的個分量以及每個時序序列對應的個分量；

S3，對分解所述源數據集得到的每個所述分量進行數據重構，并將重構得到的數據劃分為訓練集和測試集，然后基于劃分的所述訓練集和所述測試集對每個所述分量構建單獨的雙向長短期記憶網絡預測模型作為源模型；

S4，將每個所述源模型的模型參數遷移到預先構建的初始目標模型中，然后對分解所述目標數據集得到的每個所述分量進行數據重構，并將重構得到的數據劃分為訓練集和測試集分別輸入到所述初始目標模型中進行模型參數優化調整后，輸出分解所述目標數據集得到的每個所述分量對應的目標模型；

S5，利用步驟S4得到的每個所述目標模型對輸入數據分別進行太陽輻照度預測，輸出每個所述目標模型對應的預測結果，然后將各所述目標模型輸出的預測結果進行疊加后最終得到對所述輸入數據的太陽輻照度預測結果。

2.根據權利要求1所述的基于遷移學習的太陽輻照度預測方法，其特征在于，步驟S1中，采集所述目標地區連續30天的歷史太陽輻照度數據。

3.根據權利要求1所述的基于遷移學習的太陽輻照度預測方法，其特征在于，步驟S1中，采集所述源地區連續365天的歷史太陽輻照度數據。

4.根據權利要求1所述的基于遷移學習的太陽輻照度預測方法，其特征在于，采用平均絕對值誤差、均方根誤差、平均百分比誤差、平均絕對比例誤差評價方法中的任意一種或多種評價方法對各所述目標模型的預測精度進行評價。

5.一種基于遷移學習的太陽輻照度預測系統，可實現如權利要求1-4任意一項所述的太陽輻照度預測方法，其特征在于，所述太陽輻照度預測系統包括：

數據獲取模塊，用于獲取目標地區和源地區若干天的歷史太陽輻照度數據；

時序序列構建模塊，連接所述數據獲取模塊，用于按數據采集時間順序將所獲取的一天內的所述歷史太陽輻照度數據構建為所述目標地區和所述源地區的歷史太陽輻照度數據時序序列，分別記為，，、分別表示時序序列、中的第個和第個太陽輻照度數據，、分別表示時序序列和中的元素個數，，，若干天的時序序列、分別構成目標數據集和源數據集；

數據歸一化模塊，連接所述時序序列構建模塊，用于對所述目標數據集和所述源數據集中的每個時序序列作數據歸一化處理；數據分解模塊，連接所述數據歸一化模塊，用于采用CEEMDAN算法對歸一化后的每個時序序列、分別進行數據分解，得到每個時序序列對應的個分量以及每個時序序列為對應的個分量；

數據重構模塊，連接所述數據分解模塊，用于對分解所述源數據集以及分解所述目標數據集得到的每個所述分量進行數據重構，得到所述源數據集、所述目標數據集分別對應的重構數據；

樣本集劃分模塊，連接所述數據重構模塊，用于將所述源數據集對應的重構數據劃分為訓練集和測試集，并用于將所述目標數據集對應的重構數據劃分為訓練集和測試集；

樣本集輸入模塊，連接所述樣本集劃分模塊，用于對針對所述源數據集的重構數據劃分的訓練集和測試集輸入給源模型構建模塊；

所述源模型構建模塊，連接所述樣本集劃分模塊，用于基于輸入數據對分解所述源數據集得到的每個所述分量構建單獨的雙向長短期記憶網絡預測模型作為源模型；

模型參數遷移模塊，連接所述源模型構建模塊，用于獲取每個所述源模型的模型參數并遷移到預先構建的初始目標模型中；

模型參數調整模塊，連接所述樣本集劃分模塊和所述模型參數遷移模塊，用于以完成對所述初始目標模型的模型參數遷移為開始指令，將針對所述目標數據集的重構數據劃分的訓練集和測試集分別輸入給完成模型參數遷移后的所述初始目標模型進行模型參數調整；

目標模型輸出模塊，連接所述模型參數調整模塊，用于輸出完成模型參數調整后的分解所述時序序列得到的每個所述分量對應的目標模型；

太陽輻照度預測模塊，連接所述目標模型輸出模塊，用于利用每個所述目標模型對輸入數據分別進行太陽輻照度預測并輸出每個所述目標模型對應的預測結果，然后將各所述目標模型輸出的預測結果進行疊加后最終得到對所述輸入數據的太陽輻照度預測結果。