[發明專利]一種分布式光伏輸出功率短期預測模型建模方法

有效

• 申請號: 201510147668.3
• 申請日: 2015-04-01
• 公開（公告）號: CN104732296A
• 公開（公告）日: 2015-06-24
• 發明（設計）人: 陳建國;劉文霞;肖永;杜翠;文賢馗;徐曉波;林呈輝;趙立進;徐長寶;桂軍國
• 申請（專利權）人: 貴州電力試驗研究院
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06
• 代理公司: 貴陽中新專利商標事務所 52100
• 代理人: 商小川

1.一種分布式光伏輸出功率短期預測模型建模方法，它包括下述步驟：

步驟1、從電力機構獲取光伏出力歷史數據，從氣象監測點獲取光伏出力采樣時刻對應的氣象因素數據，它包括光照強度、溫度和風速數據，進行歸一化處理；

步驟2、利用皮爾遜相關系數分析法分析歸一化處理后的數據，得到光伏出力與光照強度、溫度和風速數據之間的相關系數；

步驟3、將相關系數不小于0.5的氣象因素數據通過灰色關聯度分析法進行分析，確定待預測日的相似日；

步驟4、將相似日的光伏出力數據和相關系數不小于0.5的氣象因素數據作為模型的輸入條件構建支持向量回歸機預測模型；

步驟5、通過兩階段確定支持向量回歸機預測模型參數，得到完整的分布式光伏輸出功率短期預測模型。

2.根據權利要求1所述的一種分布式光伏輸出功率短期預測模型建模方法，其特征在于：

光照強度、溫度和風速的最大值；是歸一化處理后的值。

3.根據權利要求1所述的一種分布式光伏輸出功率短期預測模型建模方法，其特征在于：步驟2所述的皮爾遜相關系數分析法其公式為：

溫度和風速與光伏出力的相關系數。

4.根據權利要求1所述的一種分布式光伏輸出功率短期預測模型建模方法，其特征在于：步驟3所述的采用灰色關聯度分析法進行分析，它包括：

步驟4、選取步驟3中計算出的灰色關聯度最大的3天作為該待預測日的相似日，將相似日的光伏出力數據和相關系數不小于0.5的氣象因素數據構成訓練樣本，作為模型輸入條件。

5.根據權利要求1所述的一種分布式光伏輸出功率短期預測模型建模方法，其特征在于：步驟4所述的構建支持向量回歸機預測模型，它包括：

步驟1、確定支持向量回歸問題表達式：

?p為核參數。

6.根據權利要求1所述的一種分布式光伏輸出功率短期預測模型建模方法，其特征在于：步驟5所述的通過兩階段確定支持向量回歸機預測模型參數指的是確定懲罰系數C、不敏感參數和核參數p的數值，它包括下述步驟：a、使用全局網格搜索法，按照步長為0.001—1增加懲罰系數C、不敏感參數和核參數p的數值，確定不敏感參數的值、懲罰系數C和核參數p的變化范圍，通過參數自適應調整的差分進化算法確定懲罰系數C和核參數p的數值。