一种基于NWP-LSTM的短期光功率预测方法技术

本发明专利技术公布了一种基于NWP

【技术实现步骤摘要】
一种基于NWP
‑
LSTM的短期光功率预测方法


[0001]本专利技术涉及光伏发电
中的光伏功率预测技术，尤其是涉及一种基于NWP
‑
LSTM的短期光功率预测方法。

技术介绍

[0002]目前，大部分能源是通过化石燃料提供的，而随着对化石燃料使用量的不断增加，人们对一次能源的储量和环境污染的担忧也与日俱增。因此，取之不尽、用之不竭的可再生能源越来越受到人们的重视。国家统计局的报告称，2020年国内的并网光伏装机容量增至253.43千兆瓦。太阳能是最有希望替代化石燃料的可再生资源之一
[0003]随着光伏发电所占比重的增加，光伏发电对电网的影响也越来越大。由于云层阴影、风速大小以及降雨多少的影响，光伏发电会随着天气的变化而迅速波动。如果这种随机的光伏功率波动渗透到电网中，会导致在短期内电力供需严重不匹配。甚至会导致电网在不稳定的情况中运行，严重影响了电网的正常运转。因此，准确可靠的短期光伏发电预测对于太阳能系统的短期资源规划、电网的电力调度和运行安全具有十分重要的意义。
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技术实现思路
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于NWP
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LSTM的短期光功率预测方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1：建立数值天气预报修正模型，将数值天气预报修正到目标光伏板处，提高数值天气预报与目标光伏板之间的关联性；步骤2：计算功率数据与气象数据之间的相关性，根据计算结果考虑多维气象因素对光伏发电功率的影响；步骤3：以数值天气预报修正模型修正后的气象数据为输入和目标光伏板的功率数据为输出，建立基于长短期记忆神经网络的短期功率预测模型。2.根据权利要求1所述的一种基于NWP
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LSTM的短期光功率预测方法，其特征在于，所述步骤1包括以下步骤：步骤1.1：在目标光伏板处设置气象数据采集装置，得到t
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1时刻、t时刻的实时气象数据；步骤1.2：基于数值天气预报系统，得到目标位置t时刻的实时气象预报；步骤1.3基于三次样条插值对所得到的t
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1时刻、t时刻的实时气象数据、t时刻的实时气象预报进行精度提升，...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵琰，曹瀚文，马艳娟，刘天泽，宋世巍，李昱材，姜河，王东来，王健，罗金鸣，韩吉，
申请(专利权)人：沈阳工程学院，
类型：发明
国别省市：