[发明专利]一种基于综合能源系统的源端功率短期预测方法

权利要求书

1.一种基于综合能源系统的源端功率短期预测方法，所述能源系统包括自然资源，并对光伏发电负载进行分析，其特征在于，包括步骤：

研究对象和开放数据获取，对研究场地的选取，对场地进行 300m×300m 的网格划分，利用百度地图截获器抓取场地内的天气数据和历史数据，利用Python 抓取场地内的兴趣点数据和活力值数据；

进行光伏发电负载和自然资源的空间分布，气象数据的获取和整理计算，检验光伏发电负载的空间自相关性和聚集性；

利用网络平台数据的多源、人本、时空属性等特征、线路可达性特征、模型时间设置和情景气候数据的输入，选取具有显著性的影响因素探究对光伏发电负载的影响，将线路可达性的整合度和选择度作为指标与光伏发电负载数据进行叠加，将网络平台数据与光伏发电负载数据进行叠加，从城市源头进行光伏发电负载的量化分析；

用空间句法分析历史数据，同时对网络平台数据进行空间分析用于解释和预估光伏发电负载和生态自然资源平衡。

2.如权利要求1所述的一种基于综合能源系统的源端功率短期预测方法，其特征在于，所述步骤研究对象和开放数据获取，对研究场地的选取，对场地进行 300m×300m 的网格划分，利用百度地图截获器抓取场地内的天气数据和历史数据，利用Python 抓取场地内的兴趣点数据和活力值数据，还包括：

对象选址、开放数据获取以及网格的划分与赋值:

首先按照标准和要求选取合适的研究场地，利用百度地图截获器爬取场地内的基础数据，包括天气数据和历史数据；

利用 python 爬取网络平台数据中代表城市区域功能的兴趣点数据和反映相对人口密度的活力值数据，对数据进行初步的整理、加工以及分析；

在 GIS 中建立研究模型，对场地进行街区层级下 300m×300m网格的划分，并对划分的网格进行赋值。

3.如权利要求1所述的一种基于综合能源系统的源端功率短期预测方法，其特征在于，所述进行光伏发电负载和自然资源的空间分布，气象数据的获取和整理计算，检验光伏发电负载的空间自相关性和聚集性，还包括：

模拟光伏发电负载数据，通过无人机航拍获取研究区域内多个点位的光伏发电站，利用 Python 编写算法识别并提取光伏发电站，导入 Soundplan 中模拟光伏发电负载数据，对光伏发电负载进行可视化分析光伏发电负载的空间分布；

计算 300m×300m 网格下光伏发电负载的空间权重矩阵，采用 Queen 邻接式，分别选择 GIS 和 GeoDa 进行不同软件的计算；

利用计算的空间权重矩阵得到全局莫兰指数和局部莫兰指数，检验光伏发电负载的空间关联性和集聚性问题，通过全局莫兰指数发现 300m×300m 网格下光伏发电负载存在随空间位置变化而产生聚集的情况；

分析局部莫兰指数发现光伏发电负载存在高-高聚聚、低-低聚集、高-低聚集以及低-高聚集四种情况；

所述气象数据主要有月平均气温、月平均最高气温、月平均最低气温、月降水量、雨日、月平均相对湿度、月平均风速和月平均云量。