[发明专利]一种光伏系统发电功率实时预测方法及装置有效

专利信息
申请号: 201611193694.0 申请日: 2016-12-21
公开(公告)号: CN106779223B 公开(公告)日: 2020-10-27
发明(设计)人: 孙翰墨;申烛;郭宗军 申请(专利权)人: 创维互联(北京)新能源科技有限公司
主分类号: G06F17/15 分类号: G06F17/15
代理公司: 北京华夏正合知识产权代理事务所(普通合伙) 11017 代理人: 韩登营;张焕亮
地址: 100088 北京市海淀区*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 系统 发电 功率 实时 预测 方法 装置
【权利要求书】:

1.一种光伏系统发电功率实时预测方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:

A、获取指定日期的历史天气数据和相应日期的同一地区的历史光伏电站运行数据;

B、将所述历史天气数据按照天气类型,分类为不同天气类型对应的历史天气数据;并将所述历史光伏电站运行数据和对应日期的天气类型建立映射关系;并将每日光伏电站运行数据添加数据标签;

C、根据所述数据标签获取历史光伏电站运行数据对应的不同天气类型下的历史天气数据;

D、将所述不同天气类型下的光伏电站运行数据和历史天气数据作为训练数据,分别训练不同天气类型对应的光伏系统发电功率实时预测模型;

E、根据当前的天气类型,选择对应该天气类型的光伏系统发电功率实时预测模型;并将当前天气数据输入选择后的光伏系统发电功率实时预测模型,以预测当前光伏系统的发电功率;

其中,所述步骤D还包括:

通过计算所述预测模型的拟合度可决系数判断所述预测模型的拟合效果;当所述拟合度可决系数小于指定阈值时,对所述模型进行误差分析,并根据分析结果,对所述模型进行修正;

其中,所述拟合度可决系数的计算公式为:

其中,AR2为拟合度可决系数,n为数据点个数,p为所述预测模型的变量个数,为残差方差,为因变量方差。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述天气数据包括但不限于:不同日期对应的天气类型、环境温度、光照强度;

其中,所述天气类型包括但不限于:阴、晴、多云、雨、雾、雪;

所述光伏电站运行数据包括但不限于:不同时间、光照强度、环境温度下的发电效率、发电功率值。

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述步骤C还包括:

将所述历史光伏电站运行数据和所述历史天气数据进行数据清洗和归一化处理。

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,步骤C所述数据清洗包括:

将历史光照强度数据按从大到小排序,每间隔20w/m2划分一个区间;

获取每个区间内的光照强度值所对应的发电功率值,并计算发电功率值的上四分位数、下四分位数;

将在小于d-1.5c或者大于u+1.5c范围内的发电功率值及其对应日期的天气数据删除;

其中,d为下四分位数,u为上四分位数,c为极差;其中,c=u-d。

5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,步骤C所述归一化处理的公式为:

其中,znew为归一化后的数据,zn为原始数据,为原始数据的均值,δ为原始数据的标准差。

6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述模型进行误差分析,并根据分析结果,对所述模型进行修正,具体为:

通过残差分析获取训练数据离群点;

将所述获取到的离群点进行剔除后,重新训练模型;

当判断重新训练后的模型的拟合度可决系数大于指定阈值或离群点数量为0时,模型修正结束,保存修正后的模型;

其中,当数值0在训练数据残差的置信区间范围内时,该残差对应的数据点为训练数据离群点;

其中,所述置信区间为[a,b];

其中,

其中,为残差均值,δ为残差标准差,n为数据点个数。

7.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,步骤E所述模型为:

Y=E*X

其中,当所述天气类型为晴或多云时,所述E=a0+a1H;当所述天气类型为阴雨雪时,所述E=a0+a1T+a2H;

其中,所述Y为发电功率,E为发电效率,X为光照强度值,H为小时值,T为环境温度,a0、a1、a2为系数。

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