申请/专利权人：国网上海市电力公司

申请日：2023-09-06

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117200199B

主分类号：H02J3/00

分类号：H02J3/00;G06Q10/0637;G06Q50/06;G06N3/0464;G06N3/08;G06F18/24;G06F18/214;H02J3/46

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.02#授权;2023.12.26#实质审查的生效;2023.12.08#公开

摘要：本发明涉及一种基于天气分型的光伏功率预测方法和系统，属于光伏发电技术领域，用以解决现有的光伏功率预测方法的精准度较低的问题。本发明的方法包括如下步骤：将待预测光伏电场所在地区在历史时期中每日的天气类型划分为平稳天气和转折天气两类；构建平稳天气的训练数据集和转折天气的训练数据集；分别通过平稳天气和转折天气的训练数据集对光伏功率预测模型进行训练；确定预测日的天气类型，根据预测日的天气类型选择相应的子光伏功率预测模型获取其预测光伏功率。本发明中，将天气类型划分为平稳天气和转折天气两类，获取了平稳天气和转折的子光伏预测模型，从而提高了光伏功率预测结果的准确度。

主权项：1.一种基于天气分型的光伏功率预测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：基于天气变化和光伏出力波动情况，将待预测光伏电场所在地区在历史时期中每日的天气类型划分为平稳天气和转折天气两类；对平稳天气日的历史天气数据和历史光伏功率数据进行预处理以构建平稳天气日的训练数据集，对转折天气日的历史天气数据和历史光伏功率数据进行预处理以构建转折天气日的训练数据集；分别通过平稳天气日的训练数据集和转折天气日的训练数据集对预先建立的光伏功率预测模型进行训练，获取训练好的平稳天气日的子预测模型和转折天气日的子预测模型；确定预测日的天气类型，根据预测日的天气类型选择相应的子光伏功率预测模型获取其预测光伏功率；所述基于天气变化和光伏出力波动情况，将待预测光伏电场所在地区在历史时期中每日的天气类型划分为平稳天气和转折天气两类，包括：根据待预测光伏电场在历史时期的历史光伏功率数据获取功率变化率数据；基于SOM网络对所述功率变化率数据进行聚类并划分为至少两类，并将功率波动幅度最大的一类筛选出并作为潜在转折天气样本；根据历史太阳辐射数据计算所述潜在转折天气样本对应时段的清晰度指数；将清晰度指数小于清晰度阈值的所述潜在转折天气样本所在日的天气类型识别为转折天气，历史时期中的其他日期的天气类型为平稳天气；所述对平稳天气日的历史天气数据和历史光伏功率数据进行预处理以构建平稳天气日的训练数据集，对转折天气日的历史天气数据和历史光伏功率数据进行预处理以构建转折天气日的训练数据集，包括：对平稳天气日的历史天气数据和历史光伏功率数据进行相关性分析，从平稳天气日的历史天气数据中选择相关性高的至少两类气象特征数据构建平稳天气日的输入数据序列；对转折天气日的历史天气数据和历史光伏功率数据进行相关性分析，从转折天气日的历史天气数据中选择相关性高的至少两类气象特征数据构建转折天气日的输入数据序列；所述光伏功率预测模型为轻量化卷积神经网络模型，所述轻量化卷积神经网络模型包括：第一卷积层，用于提取输入数据的浅层特征并输出浅层特征数据；最大池化层，用于降低浅层特征数据的维度；多个shuffleNet模块，用于采用逐点群卷积和通道混洗的方式从降维后的浅层特征数据中提取深层语义特征；第二卷积层，用于降低深层语义特征的通道维度，输出预测结果。

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百度查询： 国网上海市电力公司 一种基于天气分型的光伏功率预测方法和系统

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