[發(fā)明專利]基于相似日特征分類與極端學習機的光伏發(fā)電功率短期預報方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201210413463.1
• 申請日: 2012-10-17
• 公開（公告）號: CN102999786A
• 公開（公告）日: 2013-03-27
• 發(fā)明（設計）人: 劉士榮;張曉東;姜碧光;胡浙東;吳舜裕;李松峰
• 申請（專利權）人: 浙江埃菲生能源科技有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/02
• 代理公司: 溫州高翔專利事務所 33205
• 代理人: 朱德寶

1.基于相似日特征分類與極端學習機的光伏發(fā)電功率短期預報方法，其特征是該方法包括以下步驟：

步驟一：已有歷史數(shù)據(jù)的初步篩選確定相似日：

步驟二：通過計算確定相似日；

步驟三：極端學習機神經(jīng)網(wǎng)絡參數(shù)確定；

步驟四：預測實際發(fā)電功率，并計算預測精度。

2.根據(jù)權利要求1所述的基于相似日特征分類與極端學習機的光伏發(fā)電功率短期預報方法，其特征是所述的步驟一包括以下步驟：

①將歷史發(fā)電功率根據(jù)季節(jié)、氣候進行歸類，同時將日類型分為：晴、雨、多云；

②依據(jù)氣象臺預報，獲取預測日預測時段的氣候類型、溫度、大氣壓、濕度、風速；

③根據(jù)季節(jié)和天氣類型的氣象參數(shù)初步篩選相似日。

3.根據(jù)權利要求1或2所述的基于相似日特征分類與極端學習機的光伏發(fā)電功率短期預報方法，其特征是所述的步驟二包括以下步驟：

①設預測日氣象特征序列：溫度、大氣壓、濕度、風速為x_ik，歷史氣象特征序列為x_jk，通過公式(1)計算日特征差異度

Dij=Σk=1n(xik-xjk)2---(1)]]>

②計算預測日與歷史日的日特征相似度O_ij

O_ij＝1-D_ij????(2)

③以h個小時為一個時段，每隔m分鐘為一個采樣點獲取發(fā)電功率數(shù)據(jù)，共N＝h×m個數(shù)據(jù)點，設(p_i1，p_i2，p_i3，…，p_in)為預測日發(fā)電量序列，(p_j1，p_j2，p_j3，…，p_jn)為歷史發(fā)電量序列，計算預測日與歷史日同一時刻發(fā)電量之差p_ijk，p_ijk＝p_ik-p_jk。

④計算預測日與歷史日同一時刻發(fā)電量之差的平均值r_ij

rij=1nΣk=1npijk---(3)]]>

⑤計算預測日與歷史日發(fā)電量曲線之間的形相似度S_ij

Sij=1nΣk=1n|pijk-rij|---(4)]]>

⑥最小二乘法確定公式(5)中的α和β，計算預測日與歷史日之間的綜合相似度T_ij

T_ij＝αO_ij+βS_ij????(5)

⑦比較各歷史日與預測日之間綜合相似度的值，得出相似度較高的多組相似日。