[發(fā)明專(zhuān)利]一種考慮氣象因素變化的短期光伏分解預(yù)測(cè)方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710828824.1
• 申請(qǐng)日: 2017-09-14
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN107563565B
• 公開(kāi)（公告）日: 2019-04-02
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 黎靜華;賴(lài)昌偉;蘭飛
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 廣西大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): G06Q10/04
• 分類(lèi)號(hào): G06Q10/04;G06Q50/06
• 代理公司: 武漢東喻專(zhuān)利代理事務(wù)所(普通合伙) 42224
• 代理人: 方可

1.一種考慮氣象因素變化的短期光伏分解預(yù)測(cè)方法，其特征在于，包括下述步驟：

S1：通過(guò)奇異譜分析方法對(duì)光伏出力時(shí)間序列進(jìn)行分解，獲得低頻序列、高頻序列和噪聲序列，同時(shí)剔除噪聲序列；

S2：采用Pearson相關(guān)系數(shù)法確定影響光伏出力的主要?dú)庀笠蛩兀⒎治鏊鲋饕獨(dú)庀笠蛩貙?duì)光伏出力的靈敏度；

S3：針對(duì)所述低頻序列和所述高頻序列并結(jié)合所述靈敏度分別建立考慮氣象因素的高頻序列的預(yù)測(cè)模型和低頻序列的預(yù)測(cè)模型；

S4：根據(jù)所述高頻序列的預(yù)測(cè)模型獲得高頻序列預(yù)測(cè)值，根據(jù)所述低頻序列的預(yù)測(cè)模型獲得低頻序列預(yù)測(cè)值；并根據(jù)所述低頻序列預(yù)測(cè)值和所述高頻序列預(yù)測(cè)值獲得光伏出力預(yù)測(cè)值。

2.如權(quán)利要求1所述的短期光伏分解預(yù)測(cè)方法，其特征在于，步驟S1具體為：

S11：將光伏出力時(shí)間序列變換成矩陣形式，并將該矩陣分解為與之等價(jià)的d個(gè)子矩陣之和；

S12：將分解得到的d個(gè)子矩陣進(jìn)行分組后獲得低頻矩陣Z_low、高頻矩陣Z_high和噪聲矩陣Z_noise，并將所述低頻矩陣Z_low、高頻矩陣Z_high和噪聲矩陣Z_noise分別對(duì)角平均化還原成原始序列形式的重構(gòu)序列后獲得所述低頻序列P_l、所述高頻序列P_h和所述噪聲序列P_n。

3.如權(quán)利要求1或2所述的短期光伏分解預(yù)測(cè)方法，其特征在于，步驟S2中采用Pearson相關(guān)系數(shù)法確定影響光伏出力的主要?dú)庀笠蛩鼐唧w為：

S21：選擇溫度、輻照、風(fēng)速和降雨量作為氣象因素；

S22：根據(jù)Pearson相關(guān)系數(shù)計(jì)算公式分別計(jì)算光伏出力與溫度、輻照、風(fēng)速或降雨量之間的Pearson相關(guān)系數(shù)；

S23：根據(jù)Pearson相關(guān)系數(shù)的大小確定影響光伏出力的主要?dú)庀笠蛩亍?/p>

4.如權(quán)利要求1或2所述的短期光伏分解預(yù)測(cè)方法，其特征在于，步驟S3中建立考慮氣象因素的高頻序列的預(yù)測(cè)模型具體為：

(1)選取高頻序列的參照日和基準(zhǔn)值：

以待預(yù)測(cè)日的前一天作為高頻序列參照日，并以參照日的光伏出力高頻序列作為待預(yù)測(cè)日高頻序列的基準(zhǔn)值；

(2)以不同氣象因素與光伏出力之間的Pearson相關(guān)系數(shù)作為該氣象因素影響光伏出力變化的權(quán)重系數(shù)；

(3)根據(jù)氣象因素對(duì)光伏出力變化的靈敏度、待預(yù)測(cè)日與參照日的溫差和輻照差，并根據(jù)公式P_high＝P′_high+α₁ΔP₁+α₂ΔP₂對(duì)光伏出力高頻序列P_high進(jìn)行修正；

其中，P_high為待預(yù)測(cè)日的光伏出力高頻序列，P′_high為參照日的光伏出力高頻序列，ΔP₁為因溫度變化引起的光伏出力高頻序列變化量，ΔP₂為因輻照變化引起的光伏出力高頻序列變化量；α₁為溫度影響光伏出力高頻序列變化的權(quán)重系數(shù)，α₂為輻照影響光伏出力高頻序列變化的權(quán)重系數(shù)。

5.如權(quán)利要求4所述的短期光伏分解預(yù)測(cè)方法，其特征在于，當(dāng)待預(yù)測(cè)日溫度與參照日溫度處于同一靈敏度區(qū)間時(shí)，ΔP₁＝S_t(t-t')；當(dāng)待預(yù)測(cè)日溫度與參照日溫度處于兩個(gè)不同的靈敏度區(qū)間時(shí)，

其中，t為待預(yù)測(cè)日溫度值，t'為參照日溫度值，S_t為待預(yù)測(cè)日溫度所在區(qū)間的靈敏度，S_t'為參照日溫度所在區(qū)間的靈敏度，表示待預(yù)測(cè)日溫度所在區(qū)間和參照日溫度所在區(qū)間公共端點(diǎn)的溫度值。

6.如權(quán)利要求1所述的短期光伏分解預(yù)測(cè)方法，其特征在于，步驟S4中，根據(jù)低頻序列預(yù)測(cè)值P_low和高頻序列預(yù)測(cè)值P_high獲得光伏出力預(yù)測(cè)值P＝P_low+P_high。