光伏功率的预测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供一种光伏功率的预测方法及装置，其中方法包括：获取单个光伏电站在历史时间的辐照度的实测值以及历史时间各天预报中关于目标日期的辐照度的预测值；计算当天实际的和预测的阴晴指数；计算修正阴晴指数和基准阴晴指数；根据所述基准阴晴指数以及所述修正阴晴指数，对所述历史时间最后一天对所述目标日期的辐照度的预测值进行修正，获得目标日期修订后的辐照度，根据所述目标日期修订后的辐照度计算光伏电站的功率曲线。本发明专利技术实施例提高了传统使用单一气象预报的稳定性，提高了预报数据的利用率，挖掘了隐藏在数据内部的关键指标，同时提升了数据的利用率，改进了预报的准确性。

【技术实现步骤摘要】
光伏功率的预测方法及装置
本专利技术实施例涉及电网光伏发电预测
，更具体地，涉及光伏功率的预测方法及装置。
技术介绍
在光伏发电并网容量逐步提升的背景下，准确有效的预测光伏电站输出功率是光伏电站发电的基础，在这一需求下，光伏发电预测技术随之取得了长足的发展。到目前为止，主流的光伏电站功率预测模型仍然依赖数值天气预测作为建模基础。将数值天气预测中与光伏发电的相关的气象要素变量作为输入，对发电量进行1-3天的预测，从而得到光伏功率曲线，使得电力系统可以以此为凭据进行电力调度。其中数值天气预测通常被称为气象源，而计算功率曲线的过程被称为建模。数值模式在天气演变较为平缓的时段，预测技巧较高，在天气演变剧烈的时候，预测技巧较低。模式过程与大气表面密切相关的热量，动量和水分传输，非线性的相互作用等都有关系。由于数值模式是由动力方程组成，由初始场的差异会造成预测系统产生偏差。使用单个数值天气预测的结果产生的天气系统误差将会严重影响到光伏功率的预测结果。在数值预测中，与光伏电站最相关的要素是到达地面的太阳辐射通量，通常情况下，理论太阳辐射强度取决于太阳的高度角、日地距离和日照时间等变量，但是由于收到云层、气溶胶等的影响，不同气象条件下太阳辐射通量差异较大，而其中决定光伏功率预测准确率的关键是正确预测太阳辐射水平，也称为辐照度水平。由于辐照度呈现明显的日周期规律，日辐照度水平也成为衡量预测准确性的指标之一，该指标也被称为阴晴指数。由于数值模式初始场和参数设置的不同，预测出的辐射度水平也会出现差异，按照传统方法基于原始数值天气预测的建模，通常会存在辐照度水平预测不稳定的情况，从而降低这个光伏功率预测的精度。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的光伏功率的预测方法及装置。第一个方面，本专利技术实施例提供一种光伏功率的预测方法，包括：获取单个光伏电站在历史时间的辐照度的实测值以及历史时间各天预报中关于目标日期的辐照度的预测值；所述历史时间的最后一天为所述目标日期的前一天；对所述历史时间任意一天，根据当天辐照度的实测值，计算当天实际的阴晴指数；根据当天之前日期的预报对当天辐照度的预测值，计算当天预测的阴晴指数；根据所述历史时间中每一天实际的和预计的阴晴指数，利用卡尔曼滤波方程计算所述目标日期的阴晴指数的第一预测值，作为修正阴晴指数；根据所述历史时间最后一天的预报对所述目标日期的辐照度的预测值，计算所述目标日期的阴晴指数的第二预测值，作为基准阴晴指数；根据所述基准阴晴指数以及所述修正阴晴指数，对所述历史时间最后一天对所述目标日期的辐照度的预测值进行修正，获得目标日期修订后的辐照度，根据所述目标日期修订后的辐照度计算光伏电站的功率曲线。第二个方面，本专利技术实施例提供一种光伏功率的预测装置，包括：历史数据获取模块，用于获取单个光伏电站在历史时间的辐照度的实测值以及历史时间各天预报中关于目标日期的辐照度的预测值；所述历史时间的最后一天为所述目标日期的前一天；阴晴指数计算模块，用于对所述历史时间任意一天，根据当天辐照度的实测值，计算当天实际的阴晴指数；根据当天之前日期的预报对当天辐照度的预测值，计算当天预测的阴晴指数；修正阴晴指数计算模块，用于根据所述历史时间中每一天实际的和预计的阴晴指数，利用卡尔曼滤波方程计算所述目标日期的阴晴指数的第一预测值，作为修正阴晴指数；基准阴晴指数计算模块，用于根据所述历史时间最后一天的预报对所述目标日期的辐照度的预测值，计算所述目标日期的阴晴指数的第二预测值，作为基准阴晴指数；光伏功率计算模块，用于根据所述基准阴晴指数以及所述修正阴晴指数，对所述历史时间最后一天对所述目标日期的辐照度的预测值进行修正，获得目标日期修订后的辐照度，根据所述目标日期修订后的辐照度计算光伏电站的功率曲线。第三方面，本专利技术实施例提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如第一方面所提供的方法的步骤。第四方面，本专利技术实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所提供的方法的步骤。本专利技术实施例提供的光伏功率的预测方法及装置，获取单个光伏电站在历史时间的辐照度的实测值以及历史时间各天预报中关于所述目标日期的辐照度的预测值；计算当天实际的和预测的阴晴指数；计算修正阴晴指数和基准阴晴指数；根据所述基准阴晴指数以及所述修正阴晴指数，对所述历史时间最后一天对所述目标日期的辐照度的预测值进行修正，获得目标日期修订后的辐照度，根据所述目标日期修订后的辐照度计算光伏电站的功率曲线。本专利技术实施例提高了传统使用单一气象预报的稳定性，提高了预报数据的利用率，挖掘了隐藏在数据内部的关键指标，同时提升了数据的利用率，改进了预报的准确性。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例提供的光伏功率的预测方法的流程示意图；图2为本专利技术实施例提供的光伏功率的预测装置的结构示意图；图3为本专利技术实施例提供的电子设备的实体结构示意图。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。为了克服现有技术的上述问题，本专利技术实施例提供了一种光伏功率的预测方法及装置，其专利技术构思为：通过历史预报订正光伏预测的方法，针对单日多次预报，使用卡尔曼滤波方法建立滤波方程，针对单日阴晴指数进行预报建模，从而提升整体光伏预报稳定性及准确性。图1为本专利技术实施例提供的光伏功率的预测方法的流程示意图，如图1所示，包括：S101、获取单个光伏电站在历史时间的辐照度的实测值以及历史时间各天预报中关于目标日期的辐照度的预测值；所述历史时间的最后一天为所述目标日期的前一天。具体地，本专利技术实施例首先选择未来某一天作为目标日期，例如选择2018年11月1日作为目标日期，然后获取单个光伏电站在历史时间，例如10月20日至10月31日各时段的辐照值的实测值以及10月20日至10月31日期间每天对2018年11月1日各时段的辐照值的预测值。S102、对所述历史时间任意一天，根据当天辐照度的实测值，计算当天实际的阴晴指数；根据当天之前日期的预报对当天辐照度的预测值，计算当天预测的阴晴指数。需要说明的是，本专利技术实施例需要获取历史时间中每一天的阴晴指数的预测值和实际值，其中，阴晴指数的实际值是根据当天所有时段辐照值的实测值计算的，而阴晴指数的预测值则有多个，这是因为每一天都会对后续一定天数的辐照值进行预测，例如，对于10月25日的阴晴指数的预测值来说，由于10月20日至10月24日均会对25日的辐照值进行预测，因此，存在5个对于25日的辐照值的预测值。S103、根据本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种光伏功率的预测方法，其特征在于，包括：获取单个光伏电站在历史时间的辐照度的实测值以及历史时间各天预报中关于目标日期的辐照度的预测值；所述历史时间的最后一天为所述目标日期的前一天；对所述历史时间任意一天，根据当天辐照度的实测值，计算当天实际的阴晴指数；根据当天之前日期的预报对当天辐照度的预测值，计算当天预测的阴晴指数；根据所述历史时间中每一天实际的和预计的阴晴指数，利用卡尔曼滤波方程计算所述目标日期的阴晴指数的第一预测值，作为修正阴晴指数；根据所述历史时间最后一天的预报对所述目标日期的辐照度的预测值，计算所述目标日期的阴晴指数的第二预测值，作为基准阴晴指数；根据所述基准阴晴指数以及所述修正阴晴指数，对所述历史时间最后一天对所述目标日期的辐照度的预测值进行修正，获得目标日期修订后的辐照度，根据所述目标日期修订后的辐照度计算光伏电站的功率曲线。

【技术特征摘要】
1.一种光伏功率的预测方法，其特征在于，包括：获取单个光伏电站在历史时间的辐照度的实测值以及历史时间各天预报中关于目标日期的辐照度的预测值；所述历史时间的最后一天为所述目标日期的前一天；对所述历史时间任意一天，根据当天辐照度的实测值，计算当天实际的阴晴指数；根据当天之前日期的预报对当天辐照度的预测值，计算当天预测的阴晴指数；根据所述历史时间中每一天实际的和预计的阴晴指数，利用卡尔曼滤波方程计算所述目标日期的阴晴指数的第一预测值，作为修正阴晴指数；根据所述历史时间最后一天的预报对所述目标日期的辐照度的预测值，计算所述目标日期的阴晴指数的第二预测值，作为基准阴晴指数；根据所述基准阴晴指数以及所述修正阴晴指数，对所述历史时间最后一天对所述目标日期的辐照度的预测值进行修正，获得目标日期修订后的辐照度，根据所述目标日期修订后的辐照度计算光伏电站的功率曲线。2.根据权利要求1所述的光伏功率的预测方法，其特征在于，所述根据当天辐照度的实测值，计算当天实际的阴晴指数，具体根据以下公式进行计算：其中，表示第t天实际的阴晴指数，n表示一天中辐照度的预测个数，x(i)表示一天中第i个时段的辐照度的实测值，xmax表示一天中辐照度的最大值。3.根据权利要求1所述的光伏功率的预测方法，其特征在于，所述根据当天之前日期的预报对当天辐照度的预测值，计算当天预测的阴晴指数，具体根据以下公式进行计算：其中，表示第u天对第t天预测的阴晴指数，n表示一天中辐照度的预测个数，xu(i)表示第u天对第t天第i个时段的辐照度的预测值，表示第u天对第t天预测的所有时段的辐照度的最大值。4.根据权利要求1所述的光伏功率的预测方法，其特征在于，所述根据所述历史时间中每一天实际的和预计的阴晴指数，利用卡尔曼滤波方程计算所述目标日期的阴晴指数的第一预测值，作为修正阴晴指数，具体为：对于历史时间中第k天，根据第k天之前l天对第k天预测的阴晴指数建立卡尔曼滤波方程，结合第k天实际的阴晴指数构建状态转移矩阵；根据状态转移矩阵获得第k天实际的阴晴指数与预计的阴晴指数间的偏差，根据所述偏差对第k+1天预测的阴晴指数进行修正，直至获得目标日期的阴晴指数的第一预测值。5.根据权利要求1所述的光伏功率的预测方法，其特征在于，对所述历史时...

【专利技术属性】
技术研发人员：雍正，向婕，周永，苏仲岳，
申请(专利权)人：国能日新科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11