【技术实现步骤摘要】
一种光伏电站模型确定方法、装置、设备及储存介质
本专利技术实施例涉及光伏电站技术，尤其涉及一种光伏电站模型确定方法、装置、设备及储存介质。
技术介绍
光伏发电大规模应用势必对电网产生影响，发展高精度光伏发电功率预测将提高电网的可观测性和预测性，是光伏纳入电网调度和控制的基础。目前光伏发电预测的模型可以采用大数据模型预测，主要是基于神经网络的预测模型，建立多维非线性模型对光伏发电量进行预测，模型预测精度高，但是在建模型之前需要大量的数据。要想训练出准确的深度学习神经网络模型，前提是需要大量的历史发电数据作为模型训练样本，这使得基于大数据的深度学习神经网络模型在真实光伏发电功率预测项目的落地存在一定的困难。一般训练光伏发电预测神经网络模型至少需要一年的数据，但是对于新的电站来说，并无数据可供模型训练，即使拿到了该电站环境的历史气象数据，但是对于发电量的评估依然是空缺，也就是说，电站运行一年后神经网络模型才可以训练出来。而且即使收集了一年数据还需要考虑数据质量问题和气象预报准确性问题，有的电站存在逆变器等设备通信稳...
【技术保护点】
1.一种光伏电站模型确定方法，其特征在于，包括：/n根据目标光伏电站的电站画像和预设电站画像库中的多个预设光伏电站的电站画像，确定每个所述预设光伏电站与所述目标光伏电站的相似度；/n根据所述预设光伏电站与所述目标光伏电站的相似度排名，选取预设数量的所述预设光伏电站作为相似光伏电站并组成相似光伏电站集；/n根据预设电站模型对应关系库中存储的所述预设光伏电站和预设电站模型的对应关系，从预设电站模型库中获取与所述相似光伏电站对应的所述预设电站模型及仿真精确度；/n根据每个所述相似光伏电站与所述目标光伏电站的相似度以及所述相似光伏电站对应的所述预设电站模型的所述仿真精确度，确定所述...
【技术特征摘要】
1.一种光伏电站模型确定方法，其特征在于，包括：
根据目标光伏电站的电站画像和预设电站画像库中的多个预设光伏电站的电站画像，确定每个所述预设光伏电站与所述目标光伏电站的相似度；
根据所述预设光伏电站与所述目标光伏电站的相似度排名，选取预设数量的所述预设光伏电站作为相似光伏电站并组成相似光伏电站集；
根据预设电站模型对应关系库中存储的所述预设光伏电站和预设电站模型的对应关系，从预设电站模型库中获取与所述相似光伏电站对应的所述预设电站模型及仿真精确度；
根据每个所述相似光伏电站与所述目标光伏电站的相似度以及所述相似光伏电站对应的所述预设电站模型的所述仿真精确度，确定所述预设电站模型与所述目标光伏电站的匹配度；
将匹配度符合预设匹配条件的所述预设电站模型作为所述目标光伏电站的电站模型。
2.根据权利要求1所述的光伏电站模型确定方法，其特征在于，所述根据目标光伏电站的电站画像和预设电站画像库中的多个预设光伏电站的电站画像，确定每个所述预设光伏电站与所述目标光伏电站的相似度，包括：
通过Jaccard公式计算所述预设光伏电站和所述目标光伏电站的相似度；或者通过余弦相似度公式计算所述预设光伏电站和所述目标光伏电站的相似度；其中，N(u)表示所述目标光伏电站的电站画像特征信息的集合，N(v)表示所述预设光伏电站的电站画像特征信息的集合。
3.根据权利要求1所述的光伏电站模型确定方法，其特征在于，所述根据所述预设光伏电站与所述目标光伏电站的相似度排名，选取预设数量的所述预设光伏电站作为相似光伏电站并组成相似光伏电站集，包括：
将全部所述预设光伏电站按照与所述目标光伏电站的相似度由高至低进行排名；
选取排名在前的所述预设数量的所述预设光伏电站作为所述相似光伏电站并组成所述相似光伏电站集。
4.根据权利要求1所述的光伏电站模型确定方法，其特征在于，所述根据每个所述相似光伏电站与所述目标光伏电站的相似度以及所述相似光伏电站对应的所述预设电站模型的所述仿真精确度，确定所述预设电站模型与所述目标光伏电站的匹配度，包括：
通过匹配度计算公式计算每个所述预设电站模型与所述目标光伏电站的匹配度；其中，S(u,K)表示由所述相似光伏电站组成的所述相似光伏电站集，N(i)表示将所述预设电站模型作为基础模型的所述相似光伏电站的集合，wuv是所述相似光伏电站和所述目标光伏电站的相似度，rvi表示所述预设电站模型对对应的所述相似光伏电站的所述仿真精确度，rvi用来表示。
5.根据权利要求1所述的光伏电站模型确定方法，其特征在于，...
【专利技术属性】
技术研发人员：巨佳磊，
申请(专利权)人：阳光电源上海有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31
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