[發明專利]一種光伏功率預測系統及方法

在審

• 申請號: 202310354947.1
• 申請日: 2023-04-06
• 公開（公告）號: CN116090671A
• 公開（公告）日: 2023-05-09
• 發明（設計）人: 林擎;黃俊;劉海懷;楊晶晶;舒哲瑞;徐生杰
• 申請（專利權）人: 中通服建設有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/048;G06N3/084
• 代理公司: 廣東省中源正拓專利代理事務所(普通合伙) 44748
• 代理人: 王明亮

本發明公開了一種光伏功率預測系統及方法，涉及光伏發電技術領域，解決了現有技術難以準確量化環境數據中不確定因素的影響，導致光伏功率的預測精度無法滿足要求的技術問題；本發明基于環境數據、云團影響系數和對應的光伏功率整合生成標準訓練數據；本發明基于環境數據中的云團特征計算云團影響系數，保證功率預測模型能夠在各種云團情況下準確完成功率預測；本發明根據云團特征計算在云團影響下對應功率預測周期內光伏面板區域的有效工作面積；將有效工作面積帶入到云團影響模型中獲取云團影響系數；本發明在計算有效工作面積時，不僅考慮了云團未覆蓋區域，而且對云團覆蓋區域進行了轉化，提高了云團影響系數的準確合理性。

技術領域

本發明屬于光伏發電領域，涉及光伏功率預測技術，具體是一種光伏功率預測系統及方法。

背景技術

太陽能開發利用已經成為能源轉型的重要領域，光伏發電全面進入規?；l展，呈現出良好的發展前景。與此同時，光伏發電也面臨著氣象等因素的影響，存在較強的間歇性和波動性問題，制約著高比例光伏發電在電網中的應用。

光伏發電功率受環境因素影響較大，在不同的天氣環境下表現出不同的發電特點，因此光伏發電功率的預測主要是按照季節或者天氣類型來進行預測。一般是對歷史光伏發電數據整理提取，獲取環境數據以及對應的光伏功率，并對人工智能模型進行訓練，接著聯合環境預測數據完成光伏功率預測?，F有技術基于電站歷史數據和天氣預報對光伏功率進行預測，而沒有考慮云團等不確定因素的影響，導致光伏功率的預測精度無法滿足要求；因此，亟須一種光伏功率預測系統及方法。

發明內容

本發明旨在至少解決現有技術中存在的技術問題之一；為此，本發明提出了一種光伏功率預測系統及方法，用于解決現有技術難以準確量化環境數據中不確定因素的影響，導致光伏功率的預測精度無法滿足要求的技術問題。

為實現上述目的，本發明的第一方面提供了一種光伏功率預測系統，包括中樞分析模塊，以及與之相連接的數據采集模塊；所述數據采集模塊分別與數據庫和氣象平臺相連接；中樞分析模塊通過數據采集模塊從數據庫中獲取歷史光伏數據；提取歷史光伏數據中的環境數據，識別環境數據中云團特征，并計算云團影響系數；基于環境數據、云團影響系數和對應的光伏功率整合生成標準訓練數據；

中樞分析模塊基于標準訓練數據訓練人工智能模型，獲取功率預測模型；通過氣象平臺獲取氣象預測數據，對氣象預測數據識別整合獲取功率預測數據，結合功率預測模型完成光伏功率預測。

優選的，所述中樞分析模塊通過數據采集模塊從數據庫中獲取歷史光伏數據，包括：

從數據庫中采集歷史發電數據，按照功率預測周期從歷史發電數據中提取環境數據以及對應的光伏功率；其中，環境數據包括氣候、溫度、濕度或云團；

基于每個功率預測周期對應的環境數據和光伏功率整合成光伏數據組，將若干光伏數據組整合成歷史光伏數據。

優選的，所述提取歷史光伏數據中的環境數據，識別環境數據中云團特征，并計算云團影響系數，包括：

從歷史光伏數據中提取環境數據，識別環境數據中的云團特征；其中，云團特征包括云團厚度、云團大小以及云團持續時間；

根據實驗模擬數據獲取云團影響模型，基于云團特征和云團影響模型中獲取云團影響系數；其中，云團影響模型基于曲線擬合方法獲取。

優選的，所述基于云團特征和云團影響模型中獲取云團影響系數，包括：

根據云團特征計算在云團影響下對應功率預測周期內光伏面板區域的有效工作面積；其中，光伏面板區域是光伏面板組件的設置區域；

將有效工作面積帶入到云團影響模型中獲取云團影響系數。

優選的，所述基于環境數據、云團影響系數和對應的光伏功率整合生成標準訓練數據，包括：