[發(fā)明專利]一種光伏電站功率預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202210852465.4
• 申請(qǐng)日: 2022-07-20
• 公開（公告）號(hào): CN115395502A
• 公開（公告）日: 2022-11-25
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 曹利蒲;楊繼明;陳巖磊;張澈;王傳鑫;崔源
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 北京華能新銳控制技術(shù)有限公司
• 主分類號(hào): H02J3/00
• 分類號(hào): H02J3/00;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京中知法苑知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11226
• 代理人: 李明;趙吉陽(yáng)

1.一種光伏電站功率預(yù)測(cè)方法，其特征在于，包括：

定期采集光伏電站的環(huán)境參數(shù)和實(shí)際功率，將采集的環(huán)境參數(shù)按照采集時(shí)間先后排序得到參數(shù)序列；

利用預(yù)先基于元學(xué)習(xí)架構(gòu)訓(xùn)練好的預(yù)測(cè)模型根據(jù)參數(shù)序列生成預(yù)測(cè)功率，所述預(yù)測(cè)模型包括主策略模型和多個(gè)子策略模型，多個(gè)子策略模型包括短期功率預(yù)測(cè)器、超短期功率預(yù)測(cè)器、實(shí)時(shí)功率預(yù)測(cè)器、持久性預(yù)測(cè)器和平均值預(yù)測(cè)器；

計(jì)算預(yù)測(cè)功率與相應(yīng)實(shí)際功率的誤差，并將所述誤差反饋至所述預(yù)測(cè)模型以修正所述預(yù)測(cè)模型。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述主策略模型的訓(xùn)練方法包括：

構(gòu)建主策略目標(biāo)函數(shù)，所述目標(biāo)函數(shù)基于歷史功率數(shù)據(jù)特征選擇子策略模型進(jìn)行預(yù)測(cè)得到預(yù)測(cè)值；

基于給定的主策略狀態(tài)空間維度，利用馬爾代夫鏈轉(zhuǎn)換計(jì)算在選擇的子策略下的預(yù)測(cè)均方誤差；

利用梯度隨機(jī)下降算法為主策略目標(biāo)函數(shù)訓(xùn)練深度網(wǎng)絡(luò)智能體，所述深度網(wǎng)絡(luò)智能體由輸入層、輸出層和多個(gè)隱藏層組成，訓(xùn)練收斂后得到的主策略模型的預(yù)測(cè)均方誤差最小。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，構(gòu)建主策略目標(biāo)函數(shù)，包括：

基于選取一個(gè)子策略使得預(yù)測(cè)值的均方誤差最小的原則構(gòu)建主策略目標(biāo)函數(shù)其中，用0表示決策時(shí)間瞬間；τ＝100ms為預(yù)測(cè)值時(shí)間間隔；代表主策略；m'≥0代表主策略的狀態(tài)空間的維數(shù)；H'_m'(vτ)為歷史功率數(shù)據(jù)特征；H_m(vτ)為功率數(shù)據(jù)特征映射；n為時(shí)間周期；a(v)為第v個(gè)采樣周期內(nèi)能到達(dá)的數(shù)據(jù)序列；子策略本身根據(jù)特征映射執(zhí)行預(yù)測(cè)。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，基于給定的主策略狀態(tài)空間維度，利用馬爾代夫鏈轉(zhuǎn)換計(jì)算在選擇的子策略下的預(yù)測(cè)均方誤差，包括：

將主策略目標(biāo)函數(shù)的優(yōu)化表述為馬爾代夫鏈MDP(S,K,P_k(s,s'),R_k(s,s'))；

對(duì)于給定的主策略狀態(tài)空間的維度，馬爾代夫鏈狀態(tài)空間為

對(duì)于選定的子策略k，從狀態(tài)A_m'(n)轉(zhuǎn)換為A_m'(n+1)狀態(tài)的即時(shí)獎(jiǎng)勵(lì)為：其中R_k(s,s')為狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率；

獲取子策略k的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率后，將狀態(tài)A_m'(n)下的代表主策略主策略目標(biāo)函數(shù)的優(yōu)化表述為馬爾代夫鏈；深度網(wǎng)絡(luò)智能體學(xué)習(xí)歷史功率數(shù)據(jù)特征H'_m'(vτ)和功率數(shù)據(jù)特征映射H_m(vτ)，子策略根據(jù)數(shù)據(jù)特征映射執(zhí)行預(yù)測(cè)，進(jìn)而不斷探索目標(biāo)函數(shù)的最小值。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述短期功率預(yù)測(cè)器、超短期功率預(yù)測(cè)器、實(shí)時(shí)功率預(yù)測(cè)器均為針對(duì)具有單一類型光伏系統(tǒng)輸出功率的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練的長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)器。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述持久性預(yù)測(cè)器在時(shí)間序列具有持久性的假設(shè)基礎(chǔ)上，將最后的觀測(cè)值作為預(yù)測(cè)值；所述平均值預(yù)測(cè)器將最后m個(gè)預(yù)測(cè)周期內(nèi)所達(dá)到數(shù)據(jù)的平均數(shù)作為預(yù)測(cè)值。

7.一種光伏電站功率預(yù)測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，包括：

數(shù)據(jù)采集單元，用于定期采集光伏電站的環(huán)境參數(shù)和實(shí)際功率，將采集的環(huán)境參數(shù)按照采集時(shí)間先后排序得到參數(shù)序列；

功率預(yù)測(cè)單元，用于利用預(yù)先基于元學(xué)習(xí)架構(gòu)訓(xùn)練好的預(yù)測(cè)模型根據(jù)參數(shù)序列生成預(yù)測(cè)功率，所述預(yù)測(cè)模型包括主策略模型和多個(gè)子策略模型，多個(gè)子策略模型包括短期功率預(yù)測(cè)器、超短期功率預(yù)測(cè)器、實(shí)時(shí)功率預(yù)測(cè)器、持久性預(yù)測(cè)器和平均值預(yù)測(cè)器；

模型修正單元，用于計(jì)算預(yù)測(cè)功率與相應(yīng)實(shí)際功率的誤差，并將所述誤差反饋至所述預(yù)測(cè)模型以修正所述預(yù)測(cè)模型。