[發明專利]一種光伏發電功率的預測方法、存儲介質及終端設備

有效

• 申請號: 202010595897.2
• 申請日: 2020-06-28
• 公開（公告）號: CN111738522B
• 公開（公告）日: 2023-01-03
• 發明（設計）人: 王小楊;李超;孫韻琳
• 申請（專利權）人: 電子科技大學中山學院;廣東華矩檢測技術有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06;G06N20/00
• 代理公司: 深圳市君勝知識產權代理事務所(普通合伙) 44268
• 代理人: 徐凱凱

本發明公開了一種光伏發電功率的預測方法、存儲介質及終端設備，所述光伏發電功率的預測方法包括步驟：以屬于同一歷史時間段的光伏發電功率數據和氣象數據為一個訓練樣本，獲取多個訓練樣本；將所述訓練樣本輸入至第一預測模型，通過所述第一預測模型得出氣象類型組；將所述氣象類型組輸入至第二預測模型，通過所述第二預測模型得出預測的光伏發電功率；本發明提供的光伏發電功率的預測方法，根據氣象類型的特性對光伏發電功率進行預測，綜合考慮了天氣的復雜性和多樣性，提高光伏發電功率預測的準確率，降低裝機量偏大或偏小問題出現的概率。

技術領域

本發明涉及光伏發電技術領域，特別涉及一種光伏發電功率的預測方法、存儲介質及終端設備。

背景技術

在微電網的建設過程中，設計人員會根據供電場地的大小以及發電量的要求，對光伏電站進行設計并得出日發電量、年發電量等發電量預測結果；微電網的發電功率主要取決于外部運行條件，即氣象因素，如輻射度、環境溫度、環境濕度等。

現有的光伏發電功率的預測通常采用直接預測方式，這種方式利用發電功率和氣象參數等變量的歷史數據建立預測模型，直接得到發電功率的預測值，然而，由于氣象數據的復雜性和多樣性，直接得出的發電功率的預測值，往往與實際發電功率之間存在較大的誤差，造成實際裝機量偏大或偏小。

可見，現有技術還有待改進和提高。

發明內容

鑒于上述現有技術的不足之處，本發明的目的在于提供一種光伏發電功率的預測方法、存儲介質及終端設備，提高發電功率預測的準確率，降低裝機量偏大或偏小問題出現的概率。

為了達到上述目的，本發明采取了以下技術方案：

一種光伏發電功率的預測方法，包括：

以屬于同一歷史時間段的光伏發電功率數據和氣象數據為一個訓練樣本，獲取多個訓練樣本；

將所述訓練樣本輸入至第一預測模型，通過所述第一預測模型得出氣象類型組；

將所述氣象類型組輸入至第二預測模型，通過所述第二預測模型得出預測的光伏發電功率。

所述的光伏發電功率的預測方法中，所述將所述訓練樣本輸入至第一預測模型，通過所述第一預測模型得出氣象類型組，具體包括：

預先設定氣象類型組所包含的氣象類型，所述氣象類型與光伏發電功率數據相對應；

將所述訓練樣本輸入至第一預測模型，通過所述第一預測模型得出氣象訓練組，所述氣象訓練組包括若干氣象訓練部，所述氣象訓練部與光伏發電功率數據相對應；

根據光伏發電功率數據，匹配氣象訓練部和氣象類型，得出氣象分類組。

所述的光伏發電功率的預測方法中，所述將所述訓練樣本輸入至第一預測模型，通過所述第一預測模型得出氣象訓練組，具體包括：

將所述訓練樣本輸入至第一預測模型；

第一預測模型隨機選取一個訓練樣本，并對訓練樣本中的氣象數據進行訓練，得出氣象訓練部；

第一預測模型對輸入的訓練樣本全部訓練后，得出氣象訓練組。

所述的光伏發電功率的預測方法中，所述第一預測模型隨機選取一個訓練樣本，并對訓練樣本中的氣象數據進行訓練，得出氣象訓練部，具體包括：

第一預測模型隨機選取一個訓練樣本，并確認訓練樣本中的氣象數據所包括的氣象因素；

第一預測模型任意選取一個氣象因素作為氣象數據的分裂節點，直至所包括的氣象因素全部被選取，得出氣象訓練部。

所述的光伏發電功率的預測方法中，所述將所述氣象類型組輸入至第二預測模型，通過所述第二預測模型得出預測的光伏發電功率，具體包括: