[发明专利]基于神经网络的光伏电站发电量的计算方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于神经网络的光伏电站发电量的计算方法，包括：计算得到水平面理论太阳辐射强度S；获取光伏电站的历史发电量以及光伏电站所在位置的气象要素历史运行数据；所述气象要素包含光伏电站所在位置的环境温度Ta、光伏组件的背板温度Tb和实际辐照强度C；将获取的数据样本[T C S]作为神经网络的输入向量，将[0 0 P]作为神经网络的输出向量，建立基于神经网络的光伏电站发电量P的计算模型；输入任意时刻的气象要素数据，通过所述计算模型计算得到该时刻光伏电站的发电量。本发明还公开了一种基于神经网络的光伏电站发电量的计算系统。所述基于神经网络的光伏电站发电量的计算方法及系统能够快速、准确计算得到光伏电站发电量。

主权项

1.一种基于神经网络的光伏电站发电量的计算方法，其特征在于，包括：根据光伏电站所在地理位置和时间计算得到水平面理论太阳辐射强度；获取光伏电站的历史发电量以及光伏电站所在位置的气象要素历史运行数据；所述气象要素包含光伏电站所在位置的环境温度、光伏组件的背板温度和实际辐照强度；将获取的数据样本[T C S]作为神经网络的输入向量，将[0 0P]作为神经网络的输出向量，建立基于神经网络的光伏电站发电量的计算模型，其中T为光伏组件的背板温度或环境温度，C为实际辐照强度，S为水平面理论太阳辐射强度，P为光伏电站发电量；输入任意时刻的气象要素数据，通过所述计算模型计算得到该时刻光伏电站的发电量；其中，建立基于神经网络的光伏电站发电量的计算模型，包括：根据所述光伏电站所在位置的环境温度和光伏组件的背板温度分别建立基于神经网络的光伏电站发电量的环境温度计算模型和背板温度计算模型；将某一时刻的光伏电站发电量的环境温度、实测辐照量、水平面理论太阳辐射强度作为环境温度计算模型的输入量，计算得到该时刻光伏电站的第一理论发电量；将同一时刻的光伏组件的背板温度、实测辐照量、水平面理论太阳辐射强度作为背板温度计算模型的输入量，计算得到该时刻光伏电站的第二理论发电量；同时将所述第一理论发电量和所述第二理论发电量与该时刻的实际发电量进行比较，将所述第一理论发电量和所述第二理论发电量中计算精度高的对应的计算模型作为最优计算模型。