[发明专利]一种光伏电站辐照度的超短期预测方法

摘要

本发明公开了一种光伏电站辐照度的超短期预测方法，包括步骤：从历史数据库中提取辐照度数据，剔除夜晚时间段数据后，计算相应的地外理论辐照度，以此进行数据异常检验，并采用地外辐照度理论值与实际辐照度的差值比例法归一化数据；按模型的输入输出维数提取出训练样本集；采用ANFIS对辐照度时间序列进行建模，其中以减法聚类确定ANFIS模型的规则数和初始参数，并采用反向传播算法和最小二乘法优化模糊模型参数；输入预测样本，计算得到预测值；加入预测值形成新的样本集，循环实现多步预测；将预测值进行反归一化处理。本发明仅需利用历史辐照度时间序列来实现辐照度的超短期预测，预测精度良好，且易于实施。

主权项

一种光伏电站辐照度的超短期预测方法，其特征在于，包括下列步骤：步骤S1，从历史数据库中提取给定时间段光伏电站所在地的实际辐照度数据，并剔除掉夜晚时间段的无效辐照数据，根据同时间同地区的理论地外辐照度，对提取的实际辐照度数据进行异常检验，对完成异常检验后的辐照度数据进行归一化处理；步骤S2，按预测模型的输入输出维数确定训练样本集；步骤S3，采用ANFIS对辐照度时间序列进行建模，模型为5维输入1维输出，采用减法聚类确定ANFIS模型的规则数和初始参数，并采用反向传播算法和最小二乘法优化模糊模型参数；步骤S4，输入预测样本，计算得到预测值；步骤S5，判断多步预测是否完成，若是，进入步骤S7；若否，进入步骤S6；步骤S6，加入预测值形成新的样本集，并返回步骤S2；步骤S7，将预测值进行反归一化处理。