[發(fā)明專利]一種基于適配度及相關(guān)系數(shù)擬合的光伏功率預(yù)測方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710756072.2
• 申請日: 2017-08-29
• 公開（公告）號: CN107368933A
• 公開（公告）日: 2017-11-21
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 廖衛(wèi)強(qiáng);俞萬能;李博
• 申請（專利權(quán)）人: 集美大學(xué)
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06
• 代理公司: 福州元創(chuàng)專利商標(biāo)代理有限公司35100
• 代理人: 蔡學(xué)俊

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種基于適配度及相關(guān)系數(shù)擬合的光伏功率預(yù)測方法。

背景技術(shù)

隨著光伏發(fā)電技術(shù)的日漸發(fā)展，對光伏發(fā)電的應(yīng)用也越來越得到重視，同時越來越多的光伏電站被納入電網(wǎng)。但光伏系統(tǒng)輸出功率存在的間歇性與波動性等缺點(diǎn)，大規(guī)模并網(wǎng)光伏對電力系統(tǒng)的運(yùn)行也帶來一些新問題，如對電網(wǎng)電能質(zhì)量以及電力系統(tǒng)運(yùn)行調(diào)度的影響。因此，如果能準(zhǔn)確地預(yù)測光伏系統(tǒng)的輸出功率，對提高光伏發(fā)電利用小時數(shù)、協(xié)調(diào)電力系統(tǒng)部門制定發(fā)電計(jì)劃、減少光伏發(fā)電的隨機(jī)性問題對電力系統(tǒng)的影響、提高電力系統(tǒng)的優(yōu)化調(diào)度和安全穩(wěn)定運(yùn)行均具有重要意義。而目前對光伏發(fā)電的隨機(jī)性以及光伏陣列發(fā)電預(yù)測技術(shù)的研究較少，是光伏發(fā)電大規(guī)模應(yīng)用的難點(diǎn)之一。

光伏發(fā)電按照預(yù)測方式的不同，可分為直接預(yù)測和間接預(yù)測。但不管采用什么方式，由于光伏發(fā)電功率受多元?dú)庀笠蛩赜绊懀漕A(yù)測精度與天氣狀態(tài)密切相關(guān)。而天氣情況具有強(qiáng)隨機(jī)性，不同季節(jié)、不同天氣情況，光伏電站輸出功率具有較大的差別。因此，現(xiàn)有技術(shù)中提供的采用單一的預(yù)測模型很難適應(yīng)各種復(fù)雜的天氣條件。如一些研究者建立了ARMA模型和馬爾科夫鏈模型對對天氣類型為晴天的光伏電站進(jìn)行短期出力預(yù)測，該模型只適用于晴天的預(yù)測，對其他天氣類型誤差較大。因此現(xiàn)在主要做法是針對不同的季節(jié)、不同的天氣類型分別建立預(yù)測子模型，如相關(guān)文獻(xiàn)采用每小時的測量信息作為輸入，預(yù)測每小時的日類型信息，然后由日類型信息計(jì)算光伏陣列的輸出電能；或分別建立不同天氣類型的預(yù)測子模型，對未來24h的天氣類型進(jìn)行分類或聚類識別；或按季節(jié)分別建立4個預(yù)測子模型，將歷史數(shù)據(jù)分為4種不同的天氣類型，利用每種類型各自的歷史數(shù)據(jù)建立4個預(yù)測子模型，并根據(jù)天氣類型預(yù)報(bào)信息選擇對應(yīng)的模型進(jìn)行預(yù)測。上述按子模型預(yù)測的方法一定程度提高不同季節(jié)、不同天氣類型預(yù)測的準(zhǔn)確率，但存在如何對天氣類型進(jìn)行科學(xué)劃分、數(shù)據(jù)是否完整性等問題，且分類的工作量龐大，實(shí)時性較差。

現(xiàn)有技術(shù)中公開的光伏輸出功率預(yù)測中，基本都是針對單一的原始輻照度或者光伏輸出功率時間序列展開的，但是僅僅依靠單一的變量對光伏輸出功率的預(yù)測精度并不高；或者僅片面地針對某一方法的內(nèi)部缺陷進(jìn)行改進(jìn)，這樣容易忽視基本預(yù)測方法在整個預(yù)測過程中的使用策略。同時，由于光伏輸出功率受多元?dú)庀笠蛩赜绊懀哂袕?qiáng)隨機(jī)性，不同季節(jié)、不同天氣情況對光伏輸出功率具有較大的影響。為了克服季節(jié)及天氣類型的影響，現(xiàn)有預(yù)測技術(shù)主要集中在對不同的天氣及季節(jié)構(gòu)建不同的子模型，這種方法一定程度提高不同季節(jié)、不同天氣類型預(yù)測的準(zhǔn)確率，但存在如何對天氣類型進(jìn)行科學(xué)劃分、數(shù)據(jù)是否完整性等問題，且分類的工作量龐大，實(shí)時性較差。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供一種基于適配度及相關(guān)系數(shù)擬合的光伏功率預(yù)測方法，以克服現(xiàn)有技術(shù)中存在的缺陷。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明的技術(shù)方案是：一種基于適配度及相關(guān)系數(shù)擬合的光伏功率預(yù)測方法，按照如下步驟實(shí)現(xiàn)：

步驟S1：確定用于光伏輸出功率預(yù)測的主特征值；

步驟S2：基于熵權(quán)法獲取客觀權(quán)重；

步驟S3：基于總誤差選取相似日；

步驟S4：基于特征向量適配度對待測日光伏輸出功率進(jìn)行預(yù)測。

在本發(fā)明一實(shí)施例中，在所述步驟S1中，所述主特征值為斜射15度總輻照度和環(huán)境溫度。在本發(fā)明一實(shí)施例中，在所述步驟S2中，還包括如下步驟：

步驟S21：將08:00～17:00各整點(diǎn)對應(yīng)的主特征值的差值絕對值作為10個評價(jià)指標(biāo)，回溯的n日歷史日作為評價(jià)對象，建立由n日的各項(xiàng)特征值的差值絕對值向量δ_ij，并組成熵權(quán)法評價(jià)矩陣：A＝[δ_1j,δ_2j…δ_nj]^T，其中，i＝1,2…n；j＝1,2…10；

步驟S22：將所述熵權(quán)法評價(jià)矩陣A標(biāo)準(zhǔn)化得到標(biāo)準(zhǔn)化矩陣并根據(jù)下式計(jì)算第j個評價(jià)指標(biāo)下第i個評價(jià)對象的比重：

步驟S23：根據(jù)下式計(jì)算每個評價(jià)指標(biāo)的熵值：

步驟S24：根據(jù)下式計(jì)算得到每個評價(jià)指標(biāo)的權(quán)重ω_j：

步驟S25：將10個評價(jià)指標(biāo)的權(quán)重組合構(gòu)成各有效時刻的客觀權(quán)重向量：w₀＝[ω₁,ω₂…ω₁₀]。

在本發(fā)明一實(shí)施例中，在所述步驟S3中，還包括如下步驟：