[发明专利]一种基于预测气象数据的日分类双模型光伏发电组合预测法

摘要

本发明提供了一种基于预测气象数据的日分类双模型光伏发电组合预测法，包括K‑means聚类法，所述K‑means聚类法分类后的数据的预测效果会优于分类前，所以使用EDM‑SA‑DBN时序模型对这辐照度、温度天气因素进行预测，并且使用这两个预测的天气因素来对待预测时段进行归类，具体的归类方式是将预测的辐照度和温度值与以往数据集形成的聚类中心点的辐照度和温度值进行比较，并归类进入距离最近的聚类中心点所代表的类别中，然后对于光伏输出波动幅度大的类型使用小波分解‑ARIMA模型进行预测，对光伏输出功率波动幅度小的类型使用EDM‑SA‑DBN模型进行预测，最后将预测值按照原本的时间顺序排列即可得到最终的预测值，与真实值进行比较即可评估模型的预测效果。