技术特征：
技术总结
本发明公开了一种分类和误差组合预测的太阳能光伏发电量预测方法，包括S1、将预测数据根据时间确定其，根据预测日期的气象数据和历史气象数据采用KNN算法确定其天气类型；S2、分类后采用相应的组合预测模型，应用MPSO‑BP神经网络和灰色模型GM(1，1)分别进行预测得到各自的预测输出；S3、应用样本训练数据得到的误差矩阵，求得各自组合预测的权值矩阵；S4、根据权值矩阵将两部分预测输出值进行组合，最后得到太阳能光伏发电量。该方法分类后再根据误差得到每个输出点的权值，从而得到的预测结果更加可靠，实现对太阳能光伏发电量的可靠预测。
技术研发人员：万虎;杨坤豪;王自豪;洪小玲
受保护的技术使用者：电子科技大学;成都易倍得智能技术有限公司
技术研发日：2018.12.21
技术公布日：2019.04.16