光伏电站发电量预测方法、装置、系统及其存储介质制造方法及图纸

本申请公开了光伏电站发电量预测方法、装置、系统及其存储介质。该方法包括：获取有效环境数据，该有效环境数据是指光伏电站每日工作时间内粒度周期对应的环境数据；预处理有效环境数据，以得到特征向量；将特征向量输入到预先构建的发电量预测模型，输出与有效环境数据对应的预测结果，该预测结果为光伏电站的每日有效发电量。根据本申请实施例的技术方案，有效地解决了现有技术中光伏电站的发电量和环境数据之间存在粒度不一致，导致利用环境数据预测光伏电站的结果不准确的问题。

【技术实现步骤摘要】
光伏电站发电量预测方法、装置、系统及其存储介质
本申请一般数据处理
，尤其涉及光伏电站发电量预测方法、装置、系统及其存储介质。
技术介绍
光伏发电在能源电力系统中的应用越来越普及，光伏电站发电量的精准预测对电网安全、发电控制与调度，以及光伏电站的运维管理等方面有着重要的影响。光伏电站的发电量除了由光伏电站规模、光伏面板阵列、电力转换组件等硬件结构决定之外，还受外部环境，如光照、气象、降水等因素的影响。但是，监测环境信息硬件和光伏电站硬件的记录可能会出现粒度不一致，也可能因硬件设备关闭或运维致使记录缺失，这些问题的存在使得光伏电站的发电量的精准预测面临严峻的挑战。
技术实现思路
鉴于现有技术中的上述缺陷或不足，期望提供一种光伏电站发电量预测方法、装置、系统及其存储介质，以克服硬件记录的粒度不一致，对光伏电站发电量的预测结果的影响问题。第一方面，本申请实施例提供了一种光伏电站发电量预测方法，该方法包括：获取有效环境数据，该有效环境数据是指光伏电站每日工作时间内粒度周期对应的环境数据；预处理有效环境数据，以得本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种光伏电站发电量预测方法，其特征在于，该方法包括：/n获取有效环境数据，所述有效环境数据是指光伏电站每日工作时间内粒度周期对应的环境数据；/n预处理所述有效环境数据，以得到特征向量；/n将所述特征向量输入到预先构建的发电量预测模型，输出与所述有效环境数据对应的预测结果，所述预测结果为所述光伏电站的每日有效发电量。/n

【技术特征摘要】
1.一种光伏电站发电量预测方法，其特征在于，该方法包括：
获取有效环境数据，所述有效环境数据是指光伏电站每日工作时间内粒度周期对应的环境数据；
预处理所述有效环境数据，以得到特征向量；
将所述特征向量输入到预先构建的发电量预测模型，输出与所述有效环境数据对应的预测结果，所述预测结果为所述光伏电站的每日有效发电量。


2.根据权利要求1所述的光伏电站发电量预测方法，其特征在于，预处理所述有效环境数据包括以下步骤：
将所述有效环境数据进行特征编码；
将特征编码后的所述有效环境数据进行归一化；
将归一化处理后的所述有效环境数据降维处理成一组线性独立的特征向量。


3.根据权利要求2所述的光伏电站发电量预测方法，其特征在于，将所述有效环境数据进行特征编码包括以下步骤：
分别计算所述有效环境数据包括的每个环境特征对应的统计特征，所述统计特征包括最大值特征、最小值特征、平均值特征、标准差特征；以及
过滤稀疏度大于等于稀疏度阈值的所述环境特征。


4.根据权利要求1所述的光伏电站发电量预测方法，其特征在于，预先构建发电量预测模型包括以下步骤：
获取所述光伏电站的历史发电量数据和历史环境数据；
预处理所述历史环境数据；
基于所述历史发电量数据和预处理后的所述历史环境数据构建训练集和预测集，分别采用贝叶斯岭回归算法、支持向量回归算法、梯度提升树算法和极端随机森林算法进行训练预测，以构建历史环境数据和历史发电量数据之间的映射关系作为所述发电量预测模型，所述发电量预测模型的输出结果为按照所述贝叶斯岭回归算法、支持向量回归算法、梯度提升...

【专利技术属性】
技术研发人员：周希波，李慧，
申请(专利权)人：京东方科技集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11