[发明专利]一种基于气象数据的光伏发电功率确定方法及系统在审
申请号: | 201810001891.0 | 申请日: | 2018-01-02 |
公开(公告)号: | CN108038518A | 公开(公告)日: | 2018-05-15 |
发明(设计)人: | 谢红玲;杜莹莹;李燕青;李凤婷 | 申请(专利权)人: | 华北电力大学(保定) |
主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62 |
代理公司: | 北京科亿知识产权代理事务所(普通合伙) 11350 | 代理人: | 汤东凤 |
地址: | 071000 河北*** | 国省代码: | 河北;13 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 气象 数据 发电 功率 确定 方法 系统 | ||
1.一种基于气象数据的光伏发电功率确定方法,其特征在于,包括:
获取历史气象数据以及历史光伏发电功率;所述历史气象数据包括温度、湿度、辐照度、风向、风速;
补齐所述历史气象数据和历史光伏发电功率,得到补齐后的历史气象数据以及补齐后的历史光伏发电功率;
根据所述补齐后的历史气象数据以及所述补齐后的光伏发电功率,确定气象数据-光伏发电功率关系;
根据所述气象数据-光伏发电功率关系对所述天气类型进行聚类处理,得到聚类结果;
根据所述聚类结果,利用S-kohonen模型识别待测日的天气类型;
根据所述待测日的天气类型确定所述待测日的光伏发电功率。
2.根据权利要求1所述的确定方法,其特征在于,所述补齐所述历史气象数据和历史光伏发电功率,得到补齐后的历史气象数据以及补齐后的历史光伏发电功率,具体包括:
根据所述历史气象数据以及所述历史光伏发电功率确定多个数据源;所述多个数据源包括缺失数据源以及非缺失数据源;
采用灰色关联度度量多个所述数据源间的双维度相似度;所述双维度相似度包括时间维度相似度以及属性维度相似度;
提取所述双维度相似度内所述缺失数据源与所述非缺失数据源的缺失双维度相似度;
根据所述缺失双维度相似度构建补齐数据源框架;
根据所述缺失数据源确定缺失数据源填补顺序;
按照所述缺失数据源填补顺序,根据所述补齐数据源框架对所述缺失数据源进行填补,得到补齐后的历史气象数据以及补齐后的历史光伏发电功率。
3.根据权利要求1所述的确定方法,其特征在于,所述根据所述补齐后的历史气象数据以及所述补齐后的光伏发电功率,确定气象数据-光伏发电功率关系,具体包括:
按照四季的时间顺序,根据所述历史气象数据以及所述光伏发电功率,确定时间-光伏发电功率关系;
根据所述时间-光伏发电功率关系确定所述气象数据-光伏发电功率关系。
4.根据权利要求3所述的确定方法,其特征在于,所述根据所述气象数据-光伏发电功率关系对所述天气类型进行聚类处理,得到聚类结果,具体包括:
根据所述气象数据-光伏发电功率关系确定影响因子;所述影响因子包括温度、湿度、辐照度;
以所述影响因子作为输入,以所述天气类型作为输出,构建Kohonen模型;
利用所述Kohonen模型对所述天气类型进行聚类处理,得到聚类结果。
5.根据权利要求1所述的确定方法,其特征在于,所述根据所述聚类结果,利用S-kohonen模型识别待测日的天气类型之后,还包括:
根据所述待测日的天气类型,确定与所述待测日的天气类型相同天气类型的多个历史日;
获取多个所述历史日的历史日气象数据以及历史日光伏发电功率。
6.根据权利要求5所述的确定方法,其特征在于,所述根据所述待测日的天气类型确定所述待测日的光伏发电功率,具体包括:
以所述历史日气象数据作为输入,以所述历史日光伏发电功率作为输出,建立MFOA-GRNN模型;
获取待测日的待测日气象数据;
将所述待测日气象数据输入所述MFOA-GRNN模型,输出所述待测日的光伏发电功率。
7.一种光伏发电功率确定系统,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取历史气象数据以及历史光伏发电功率;所述历史气象数据包括温度、湿度、辐照度、风向、风速;
补齐模块,用于补齐所述历史气象数据和历史光伏发电功率,得到补齐后的历史气象数据以及补齐后的历史光伏发电功率;
气象数据-光伏发电功率关系确定模块,用于根据所述补齐后的历史气象数据以及所述补齐后的光伏发电功率,确定气象数据-光伏发电功率关系;
聚类模块,用于根据所述气象数据-光伏发电功率关系对所述天气类型进行聚类处理,得到聚类结果;
识别模块,用于根据所述聚类结果,利用S-kohonen模型识别待测日的天气类型;
光伏发电功率确定模块,用于根据所述待测日的天气类型确定所述待测日的光伏发电功率。
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