[發(fā)明專利]基于雙層人工神經(jīng)網(wǎng)絡的區(qū)域光伏功率預測方法及系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010877791.1
• 申請日: 2020-08-27
• 公開（公告）號: CN111950811A
• 公開（公告）日: 2020-11-17
• 發(fā)明（設計）人: 尹曉敏;侯昆明;朱輝;楊秀菊;董麗麗;徐卉;吳萌;杜亞楠
• 申請（專利權(quán)）人: 國網(wǎng)山東省電力公司聊城供電公司;國家電網(wǎng)有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/04
• 代理公司: 濟南圣達知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 37221
• 代理人: 李圣梅

1.基于雙層人工神經(jīng)網(wǎng)絡的區(qū)域光伏功率預測方法，其特征是，包括：

利用第一層人工神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)各個光伏電站的滾動出力預測；

結(jié)合第一層人工神經(jīng)網(wǎng)絡的滾動出力預測精度及區(qū)域內(nèi)各個光伏電站出力與區(qū)域總出力之間的相關(guān)系數(shù)選擇基準光伏電站；

利用第二層人工神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)基于基準光伏電站出力的區(qū)域總出力預測，第一層人工神經(jīng)網(wǎng)絡及第二層人工神經(jīng)網(wǎng)絡構(gòu)成雙層人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型；

對各基準光伏電站實時功率進行采集并輸入至雙層人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型，得到區(qū)域光伏總出力的滾動預測結(jié)果，滾動預測包括對晴空工況下區(qū)域輸出功率的滾動預測及多云工況或線路故障時區(qū)域輸出功率的滾動預測。

2.如權(quán)利要求1所述的基于雙層人工神經(jīng)網(wǎng)絡的區(qū)域光伏功率預測方法，其特征是，利用第一層人工神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)各個光伏電站的滾動出力預測，具體包括：對區(qū)域內(nèi)各個光伏電站的歷史出力數(shù)據(jù)進行歸一化處理，基于處理后的各個光伏電站歷史出力數(shù)據(jù)分別建立多個訓練集對第一層人工神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練，實現(xiàn)各個光伏電站自身出力的滾動出力預測。

3.如權(quán)利要求1所述的基于雙層人工神經(jīng)網(wǎng)絡的區(qū)域光伏功率預測方法，其特征是，對各基準光伏電站實時功率進行采集并輸入至雙層人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型，具體為：先輸入至第一層人工神經(jīng)網(wǎng)絡，將第一層人工神經(jīng)網(wǎng)絡得到的各基準光伏電站的功率滾動預測的結(jié)果輸入至第二層人工神經(jīng)網(wǎng)絡中，得到基于基準光伏電站出力數(shù)據(jù)的區(qū)域總出力滾動預測。

4.如權(quán)利要求3所述的基于雙層人工神經(jīng)網(wǎng)絡的區(qū)域光伏功率預測方法，其特征是，將第一層人工神經(jīng)網(wǎng)絡得到的各基準光伏電站的功率滾動預測的結(jié)果輸入至第二層人工神經(jīng)網(wǎng)絡中，得到基于基準光伏電站出力數(shù)據(jù)的區(qū)域總出力滾動預測，具體包括：

通過對比分析基準光伏電站與其相鄰的光伏電站在多云工況下的功率滾動預測值，對第一層人工神經(jīng)網(wǎng)絡得到的各基準光伏電站的功率滾動預測的結(jié)果進行修正，得到修正后的各基準光伏電站在未發(fā)生擾動時的功率期望預測值并以此作為第二層人工神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入?yún)⒘窟M行區(qū)域總出力滾動預測。

5.如權(quán)利要求1所述的基于雙層人工神經(jīng)網(wǎng)絡的區(qū)域光伏功率預測方法，其特征是，所述區(qū)域內(nèi)各個光伏電站出力與區(qū)域總出力之間的相關(guān)系數(shù)為皮爾遜相關(guān)系數(shù)，所述皮爾遜相關(guān)系數(shù)用于反映出各光伏電站出力與區(qū)域總出力之間的相關(guān)性。

6.如權(quán)利要求1所述的基于雙層人工神經(jīng)網(wǎng)絡的區(qū)域光伏功率預測方法，其特征是，所述滾動出力預測精度為各個光伏電站自身的功率預測值和實際功率值的平均相對誤差。

7.一種基于雙層人工神經(jīng)網(wǎng)絡的區(qū)域光伏功率預測系統(tǒng)，其特征是：

離線學習模塊，被配置為：利用第一層人工神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)各個光伏電站的滾動出力預測；結(jié)合各個光伏電站自身的滾動出力預測精度及區(qū)域內(nèi)各個光伏電站出力與區(qū)域總出力之間的相關(guān)系數(shù)選擇基準光伏電站；利用第二層人工神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)基于基準光伏電站出力的區(qū)域總出力預測，第一層人工神經(jīng)網(wǎng)絡及第二層人工神經(jīng)網(wǎng)絡構(gòu)成雙層人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型；

在線預測模塊，被配置為：對各基準光伏電站實時功率進行采集并輸入至雙層人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型，并通過對第二層人工神經(jīng)網(wǎng)絡輸入?yún)⒘康男拚玫絽^(qū)域光伏總出力的滾動預測結(jié)果，滾動預測包括對晴空工況下區(qū)域輸出功率的滾動預測及多云工況或線路故障時區(qū)域輸出功率的滾動預測。

8.基于雙層人工神經(jīng)網(wǎng)絡的區(qū)域光伏功率預測終端,包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，其特征是，所述處理器執(zhí)行所述程序時實現(xiàn)權(quán)利要求1-6任一所述的基于雙層人工神經(jīng)網(wǎng)絡的區(qū)域光伏功率預測方法的步驟。

9.一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，該程序被處理器執(zhí)行時執(zhí)行權(quán)利要求1-6任一所述的基于雙層人工神經(jīng)網(wǎng)絡的區(qū)域光伏功率預測方法的步驟。