[發明專利]一種光伏發電功率預測方法及裝置有效
| 申請號: | 202011170431.4 | 申請日: | 2020-10-28 |
| 公開(公告)號: | CN112257938B | 公開(公告)日: | 2022-07-08 |
| 發明(設計)人: | 李華峰;盧必娟;潘永恒;尚琨 | 申請(專利權)人: | 廣州發展新能源股份有限公司 |
| 主分類號: | G06Q10/04 | 分類號: | G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/04 |
| 代理公司: | 廣州三環專利商標代理有限公司 44202 | 代理人: | 郭浩輝;顏希文 |
| 地址: | 510000 廣東省廣*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 發電 功率 預測 方法 裝置 | ||
1.一種光伏發電功率預測方法,其特征在于,包括:
以當前時刻為界,獲取上一時段內光伏發電站的秒級發電輸出功率,得到第一秒級發電輸出功率,并計算下一時段的秒級太陽遮擋序列,得到第一秒級太陽遮擋序列;
將所述第一秒級發電輸出功率以及所述第一秒級太陽遮擋序列輸入至預設的發電功率預測模型中,以使所述發電功率預測模型根據所述第一秒級發電輸出功率以及所述第一秒級太陽遮擋序列,預測下一時段內光伏發電站的秒級發電輸出功率;
所述發電功率預測模型根據所述第一秒級發電輸出功率以及所述第一秒級太陽遮擋序列,預測下一時段內光伏發電站的秒級發電輸出功率,具體包括:
對所述第一秒級發電輸出功率進行小波最大層分解,得到最大層近似相量序列以及各不同層級的細節相量序列;
分別構建每一相量序列的相量序列矩陣,繼而將每一所述相量序列矩陣輸入至卷積神經網絡,以使所述卷積神經網絡根據每一所述相量序列矩陣,生成每一所述相量序列矩陣所對應的下一時段的預測相量序列;
根據小波變換重構算法對每一所述預測相量序列進行重構,生成第二秒級發電輸出功率序列;
將所述第一秒級太陽遮擋序列與所述第二秒級發電輸出功率序列進行線性融合,生成下一時段內光伏發電站的秒級發電輸出功率;
通過以下方式計算下一時段的秒級太陽遮擋序列:
采集秒級地基云圖,根據所述秒級地基云圖,通過光流法計算云層相對太陽的相對運動速度;
根據所述相對運動速度,計算下一時段中各秒級時間間隔周期上太陽是否被遮擋,繼而根據各秒級時間間隔周期上太陽被遮擋的情況,生成所述下一時段的秒級太陽遮擋序列。
2.如權利要求1所述的光伏發電功率預測方法,其特征在于,通過光伏逆變器采集上一時段內光伏發電站的秒級發電輸出功率。
3.一種光伏發電功率預測裝置,其特征在于,包括數據獲取模塊以及功率預測模塊;
所述數據獲取模塊,用于以當前時刻為界,獲取上一時段內光伏發電站的秒級發電輸出功率,得到第一秒級發電輸出功率,并計算下一時段的秒級太陽遮擋序列,得到第一秒級太陽遮擋序列;
所述功率預測模塊,用于將所述第一秒級發電輸出功率以及所述第一秒級太陽遮擋序列輸入至預設的發電功率預測模型中,以使所述發電功率預測模型根據所述第一秒級發電輸出功率以及所述第一秒級太陽遮擋序列,預測下一時段內光伏發電站的秒級發電輸出功率;
所述發電功率預測模型根據所述第一秒級發電輸出功率以及所述第一秒級太陽遮擋序列,預測下一時段內光伏發電站的秒級發電輸出功率,具體包括:
對所述第一秒級發電輸出功率進行小波最大層分解,得到最大層近似相量序列以及各不同層級的細節相量序列;
分別構建每一相量序列的相量序列矩陣,繼而將每一所述相量序列矩陣輸入至卷積神經網絡,以使所述卷積神經網絡根據每一所述相量序列矩陣,生成每一所述相量序列矩陣所對應的下一時段的預測相量序列;
根據小波變換重構算法對每一所述預測相量序列進行重構,生成第二秒級發電輸出功率序列;
將所述第一秒級太陽遮擋序列與所述第二秒級發電輸出功率序列進行線性融合,生成下一時段內光伏發電站的秒級發電輸出功率;
所述數據獲取模塊,通過以下方式計算下一時段的秒級太陽遮擋序列:
采集秒級地基云圖,根據所述秒級地基云圖,通過光流法計算云層相對太陽的相對運動速度;
根據所述相對運動速度,計算下一時段中各秒級時間間隔周期上太陽是否被遮擋,繼而根據各秒級時間間隔周期上太陽被遮擋的情況,生成所述下一時段的秒級太陽遮擋序列。
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