[發明專利]光伏發電功率預測方法及預測系統

在審

• 申請號: 201810058904.8
• 申請日: 2018-01-22
• 公開（公告）號: CN108280546A
• 公開（公告）日: 2018-07-13
• 發明（設計）人: 魏吉敏;楊鴻波
• 申請（專利權）人: 長沙有色冶金設計研究院有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06
• 代理公司: 長沙永星專利商標事務所(普通合伙) 43001
• 代理人: 周詠;米中業

本發明公開了一種光伏發電功率預測方法，包括獲取光伏發電系統的歷史運行數據并進行分類；將分類后的歷史運行數據進行處理并建立光伏發電功率預測模型；獲取需要預測的光伏發電系統的預測數據信息；將獲取的預測數據信息與歷史運行數據信息進行對比并將預測數據信息歸入分類；采用分類對應的光伏發電功率預測模型對光伏發電系統進行功率預測。本發明還公開了實現所述光伏發電功率預測方法的預測系統。本發明通過歷史數據建立多類型光伏發電功率預測模型，并根據現實數據選取特定的預測模型進行光伏發電功率的預測，因此能夠對用于微電網的光伏發電功率進行精準預測，從而為電網的運行提供有效的數據支撐；此外，本發明簡單可靠，科學性好。

技術領域

本發明具體涉及一種光伏發電功率預測方法及預測系統。

背景技術

隨著國家經濟技術的發展和人們生活水平的提高，電能已經成為了人們日常生產和生活中必不可少的二次能源，給人們的生產和生活帶來了無盡的便利。同時，隨著環境問題的日益嚴重，清潔電能的發展也越來越快。

隨著并網光伏系統規模的日漸增加，光伏系統具有的間歇性和不確定性等特征對公共電網所產生的不利影響逐漸顯現。如果能夠準確預測光伏系統的發電功率變化情況，就能夠實現電網的合理調度和電力負荷的平衡配置，從而保障公共電網系統的安全性和穩定性。

對于光伏系統輸出功率的預測大致有兩種方法：間接預測方法和直接預測方法。間接方法的關鍵是對光伏安裝地的太陽輻照強度進行預測，得到某一時刻的太陽輻照強度預測值后將其代入相應的出力模型即可得到光伏系統的輸出功率預測值。直接預測方法則無需太陽輻照度的數據，只需要采用光伏系統的歷史數據和公眾天氣信息即可預測未來一小段時間內的光伏發電系統功率輸出情況。有研究表明，氣象因素對光伏并網系統輸出功率的影響是非常明顯的，如果兩個時間段的氣象條件相似，其功率輸出曲線就會有很大的相似度。因此，可以通過選取相似日進行光伏并網系統輸出功率預測。以上各種光伏功率預測方法都有其各自特點，但在應用時也都存在一定的局限性。目前，采用單一模型預測方法所得到的光伏功率預測誤差較大，原因在于光伏系統的輸出功率受氣象因素影響較大，存在間歇性和不確定性，另外預測方法本身的局限性也是造成誤差較大的關鍵因素。因此，現有的光伏發電功率預測方法均存在預測精度不高，適用性不好的缺點。

發明內容

本發明的目的之一在于提供一種預測精度高，適用性廣的光伏發電功率預測方法。

本發明的目的之二在于提供一種實現所述光伏發電功率預測方法的預測系統。

本發明提供的這種光伏發電功率預測方法，包括如下步驟：

S1.獲取光伏發電系統的歷史運行數據；

S2.將步驟S1獲取的歷史運行數據進行分類；

S3.將步驟S2分類后的歷史運行數據進行處理；

S4.將根據步驟S3得到的處理數據，以及步驟S2的分類結果，針對每一類運行數據分別建立光伏發電功率預測模型；

S5.獲取需要預測的光伏發電系統的預測數據信息；

S6.將步驟S5獲取的預測數據信息與歷史運行數據信息進行對比，從而將預測數據信息歸入步驟S2的分類；

S7.采用步驟S6得到的分類所對應的光伏發電功率預測模型對光伏發電系統進行功率預測。

步驟S1所述的歷史運行數據包括光伏發電功率、太陽輻照度、環境溫度、相對濕度、總云量和水平能見度，且所述太陽輻照度、環境溫度、相對濕度、總云量和水平能見度合稱為天氣數據。

步驟S2所述的分類，具體為根據天氣數據，采用期望最大化算法進行分類。

步驟S3所述的處理，具體為將所有的歷史運行數據均進行歸一化處理。