[發明專利]一種基于多分類器的超短期屋頂光伏功率預測方法及系統

在審

• 申請號: 202210724538.1
• 申請日: 2022-06-23
• 公開（公告）號: CN115169659A
• 公開（公告）日: 2022-10-11
• 發明（設計）人: 唐冬來;李科峰;何明;陳文康;楊梅;鐘聲;陳澤宇;謝飛;龔奕宇;聶瀟;康樂;鐘旭;付世峻;周鵬;陳居利;何書宇;羅維斯;張淇銘
• 申請（專利權）人: 四川思極科技有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06K9/62;G06N3/04;G06Q50/06;H02J3/00
• 代理公司: 成都知都云專利代理事務所(普通合伙) 51306
• 代理人: 陳錢

本發明提供的一種基于多分類器的超短期屋頂光伏功率預測方法及系統，涉及數字電力技術領域。本發明在數據處理時，通過線性插值對其中的缺失/錯誤數據進行補正，使數據滿足屋頂光伏功率預測要求；接著對屋頂光伏出力影響因素進行分析，通過主成分分析PCA計算各影響指標所對應的影響權重；在預測時，對待預測區域進行區塊劃分，并通過聚類算法對屋頂光伏區塊進行分類，從而得到屋頂光伏區塊的簇，在對不同簇的區塊進行超短期屋頂光伏功率預測時，采用多模型集成的預測方法，每一種簇都對應獨立的預測模型，在預測時，選擇對應的模型進行預測，從而得到更精準的預測值；本發明相較于現有技術具備預測更精準，受環境影響較小的優點。

技術領域

本發明涉及數字電力技術領域，尤其涉及一種基于多分類器的超短期屋頂光伏功率預測方法及系統。

背景技術

隨著全球化石能源的枯竭，能源體系轉型已成為世界各國關注的重點。中國大力發展可再生能源。其中，屋頂光伏以太陽能蘊藏量豐富、清潔無污染、發電裝置安裝便捷等優點，成為了中國能源體系轉型的重點。屋頂光伏數量龐大，發電功率具有隨機性、波動性的特點，并網時，將對電網消納和運行安全造成影響，因此，對超短期屋頂光伏進行預測，對促進電網大規模屋頂光伏消納具有積極的作用。

國內外許多學者對超短期光伏功率預測做了大量研究。現有文獻，提出了一種基于迭代優化的光伏功率預測方法，通過空氣霧霾濃度與發電損失指數進行關聯分析，從而進行超短期屋頂功率預測。現有文獻，提出了一種基于蒙特卡羅的光伏預測方法，采用改進密度算法，對屋頂系數、歷史光照輻射度等因素進行綜合分析，從而進行超短期光伏功率預測。現有文獻，提出了一種基于邊界交叉法的光伏功率預測方法，通過非劣解集的均勻分布分析，從而預測超短期光伏功率。現有文獻，提出了一種基于關聯因素聚合的光伏功率預測方法，通過四季變化、晴天、雨天等因素與光伏發電關系的聚合，從而預測超短期光伏功率。現有文獻，提出了一種基于雙層協同的光伏功率預測方法，通過挖掘氣象變化規律和光伏功率協同關系，從而進行光伏發電功率預測。現有文獻，提出了一種基于日照輻射度修正的光伏功率預測方法，通過貝葉斯算法計算氣象變化及輻射度過程，從而修正光伏預測功率。由此可見，光伏預測功率方法多樣，且取得了一定的成績。但上述方法主要針對相對集中的光伏電站功率預測。屋頂光伏較分散，環境因素影響更為復雜，上述方法在屋頂光伏中預測準確率不高。

因此，有必要提供一種基于多分類器的超短期屋頂光伏功率預測方法及系統來解決上述之一技術問題。

發明內容

為解決上述技術問題之一，本發明提出一種基于多分類器的超短期屋頂光伏功率預測方法，包括屋頂光伏歷史功率數據采集、屋頂光伏歷史功率數據質量評估、屋頂光伏歷史功率數據清洗、屋頂光伏出力影響分析、屋頂光伏區塊分類和屋頂光伏功率預測。

具體的，所述屋頂光伏歷史功率數據：對待預測區域的屋頂光伏裝置的功率數據進行持續數據采集，得到待預測區域對應對的屋頂光伏歷史功率數據。

具體的，所述屋頂光伏歷史功率數據質量評估：根據不同的質量評估項，設置不同的數據質量評估規則，并對屋頂光伏歷史功率數據進行目標質量評估，得到對應的評估特征因子值。

具體的，所述屋頂光伏歷史功率數據清洗：通過屋頂光伏歷史功率數據質量評估判斷數據是否存在缺失/錯誤數據；若存在缺失/錯誤數據，則進行數據補正，直至清洗完所有缺失/錯誤數據；得到歷史功率清洗數據。

具體的，所述屋頂光伏出力影響分析：包括屋頂光伏出力影響因素分析和屋頂光伏出力影響權重分析；所述屋頂光伏出力影響因素分析用于評估影響屋頂光伏出力的影響指標；所述屋頂光伏出力影響權重分析用于計算各影響指標所對應的影響權重；將影響指標和所對應的影響權重進行映射，得到屋頂光伏出力影響因素。

具體的，所述屋頂光伏區塊分類：對待預測區域進行區塊劃分，得到屋頂光伏區塊；再通過聚類算法對屋頂光伏區塊進行分類，得到屋頂光伏區塊的簇；將各簇作為屋頂光伏出力影響分析的評價對象，得到屋頂光伏出力影響因素，并將屋頂光伏出力影響因素作為同簇屋頂光伏區塊的典型特征。