[发明专利]一种清洁能源基地出力水平预测方法、装置、设备和介质

权利要求书

1.一种清洁能源基地出力水平预测方法，其特征在于，包括：

构建清洁能源电站出力-气象关联分析模型，对清洁能源电站的出力-气象特性进行分析，确定影响清洁能源电站出力的核心气象影响因素；

构建清洁能源电站出力预测模型，采用核心气象影响因素历史数据对所述清洁能源电站出力预测模型进行训练；

采用训练好的清洁能源电站出力预测模型分别对区域内原有清洁能源电站和新建清洁能源电站的未来出力进行预测，并将原有清洁能源电站的未来出力预测值曲线和新建清洁能源电站的未来出力预测曲线相加，得到区域内清洁能源基地耦合出力曲线；

基于区域内清洁能源基地耦合出力曲线，分析得到该区域清洁能源基地的未来出力水平相关参数。

2.根据权利要求1所述的一种清洁能源基地出力水平预测方法，其特征在于，构建的清洁能源电站出力-气象关联分析模型具体为：

定义参考序列x′_o(k)为清洁能源发电功率，比较序列x′_i(k)为多元气象因素，参考序列与比较序列的差Δ_i(k)，如(1)所示：

Δ_i(k)＝|x′_o(k)-x′_i(k)|(i＝0,1,,I；k＝1,2,…K)    (1)

式中，I表示气象因素的个数；K为序列的数据条数；

定义各个差序列中的最小值为最小极差min_imin_kΔ_i(k)，定义各个差序列中的最大值为最大极差max_imax_kΔ_i(k)，则第i个比较序列与参考序列的关联系数γ_oi(k)可按式(2)计算得到：

式中，ξ为分辨系数；

利用式(3)计算灰色关联度

将灰色关联度归一化，得到第i个比较序列的因子权重系数γ_i，如式(4)所示：

3.根据权利要求2所述的一种清洁能源基地出力水平预测方法，其特征在于，所述分辨系数ξ的取值范围为0～1；

所述灰色关联度的取值范围为0～1。

4.根据权利要求2所述的一种清洁能源基地出力水平预测方法，其特征在于，确定影响清洁能源电站出力的核心气象影响因素，具体为：

选取因子权重系数大于阈值的气象因素作为清洁能源电站的核心气象影响因素。

5.根据权利要求1-4任一项所述的一种清洁能源基地出力水平预测方法，其特征在于，采用核心气象影响因素历史数据对所述清洁能源电站出力预测模型进行训练步骤之后还包括：

利用平均绝对百分比误差对训练之后的模型预测性能进行评价。

6.根据权利要求1-4任一项所述的一种清洁能源基地出力水平预测方法，其特征在于，采用训练好的清洁能源电站出力预测模型分别对区域内原有清洁能源电站和新建清洁能源电站的未来出力进行预测，具体包括：

利用历史数据以及训练好的出力预测模型对区域内原有清洁能源电站未来出力进行预测得到各清洁能源电站的未来出力值预测曲线；

确定新建清洁能源电站所在子区域内最相似的原有清洁能源电站，利用该清洁能源电站的历史数据与训练好的出力预测模型对该新建清洁能源电站未来出力进行预测得到该新建清洁能源电站的未来出力值预测曲线。

7.根据权利要求6所述的一种清洁能源基地出力水平预测方法，其特征在于，确定新建清洁能源电站所在子区域内最相似的原有清洁能源电站，具体包括：

根据区域内原有各清洁能源电站的核心气象影响因素，进行聚类分析，将核心气象影响因素相同且对应的因子权重系数值相似度距离大于预设值的清洁能源电站划分为同一个子区域；

根据新建清洁能源电站所在子区域，选择该子区域内与新建清洁能源电站距离最近的原有清洁能源电站作为最相似的电站。