本申请公开了一种数值天气预报结果的确定方法及装置，涉及光伏发电技术领域，该方案可以确定出更为准确的数值天气预报结果。该方法包括：获取预设历史时间段内气象参数的实测数据序列和历史预测数据集合；历史预测数据集合包括从N个数据源处获取的N个历史预测数据序列；根据历史预测数据序列与实测数据序列的相似程度参数，从N个历史预测数据序列中确定目标数据序列和其他数据序列；基于其他数据序列与目标数据序列的偏差程度参数，确定N个数据源的动态权重；根据待预测时间段内气象参数的当前预测数据集合和动态权重，确定待预测时间段内气象参数的数值天气预报结果。间段内气象参数的数值天气预报结果。间段内气象参数的数值天气预报结果。
【技术实现步骤摘要】
数值天气预报结果的确定方法及装置
[0001]本申请实施例涉及光伏发电
，尤其涉及一种数值天气预报结果的确定方法及装置。
技术介绍
[0002]随着光伏电站的广泛应用，对光伏发电功率的预测变得尤为重要。对光伏发电功率进行预测，可以将未知的发电出力变为已知，有利于提前做好应对措施，以提高电网的安全性和可靠性，并且可以根据光伏发电功率的预测结果，将发电纳入调度计划，以改善电力系统的经济性。
[0003]现有的，一般可以根据多源数值天气预报结果和光伏电站的运行参数对光伏发电功率进行预测。所以，光伏发电功率的预测结果的准确性与数值天气预报结果的准确性密切相关。
[0004]然而，从不同数据源处获取的数值天气预报结果的质量参差不齐，某一数据源处获取的数值天气预报结果可能与从其他数据源处获取的数值天气预报结果有较大的误差。所以，如何对多源数值天气预报结果进行处理，以得到更为准确的数值天气预报结果，成为亟待解决的问题。
技术实现思路
[0005]本申请提供一种数值天气预报结果的确定方法及装置，可以确定出更为准确的数值天气预报结果，从而提高光伏发电功率的预测结果的准确性。
[0006]为达到上述目的，本申请采用如下技术方案：
[0007]第一方面，本申请提供一种数值天气预报结果的确定方法，包括：获取预设历史时间段内气象参数的实测数据序列和历史预测数据集合；历史预测数据集合包括从N个数据源处获取的N个历史预测数据序列，N为正整数；根据历史预测数据序列与实测数据序列的相似程度参数，从N个历史预测数据序列中确定目标数据序列和其他数据序列；基于其他数据序列与目标数据序列的偏差程度参数，确定N个数据源的动态权重；根据待预测时间段内气象参数的当前预测数据集合和动态权重，确定待预测时间段内气象参数的数值天气预报结果；当前预测数据集合包括从N个数据源处获取的N个当前预测数据序列。
[0008]本申请提供的技术方案中，通过将从N个数据源处获取到N个历史预测数据序列与对应历史时间段(即本申请中的预设历史时间段)的实测数据序列进行对比，根据该N个历史预测数据序列与实测数据序列的接近程度(即本申请中的相似程度参数)，确定出与实测数据序列接近程度较高的目标数据序列。之后，可以以该目标数据序列为基准，根据其他数据序列与目标数据序列的偏差程度参数为N个数据源分配动态权重。由于目标数据序列是与实测数据序列的接近程度较高的数据序列，且动态权重是根据其他数据序列与目标数据序列的偏差程度参数确定的，则动态权重可以表征各个历史预测数据序列与实测数据序列的接近程度。所以，本申请确定出的N个数据源的动态权重可以表征各个数据源的数据的准
确性。基于该动态权重加权从N个数据源处获取的N个当前预测数据序列确定数值天气预报结果，能够减小各数据源处获取的数据的误差对数值天气预报结果的影响。因此，本申请可以确定出更为准确的数值天气预报结果，从而提高光伏发电功率的预测结果的准确性。
[0009]可选的，在一种可能的设计方式中，上述“基于其他数据序列与目标数据序列的偏差程度参数，确定N个数据源的动态权重”可以包括：获取N个数据源的初始权重；根据第一数据序列对应的数据源的初始权重，以及第一数据序列与目标数据序列的偏差程度参数，确定第一数据序列对应的数据源的动态权重；第一数据序列为其他数据序列中的任意数据序列。
[0010]可选的，在另一种可能的设计方式中，上述“基于其他数据序列与目标数据序列的偏差程度参数，确定N个数据源的动态权重”，还包括：根据其他数据序列中各个数据序列与目标数据序列的偏差程度参数，确定偏差程度总参数；根据目标数据序列对应的数据源的初始权重和偏差程度总参数，确定目标数据序列对应的数据源的动态权重。
[0011]可选的，在另一种可能的设计方式中，上述“确定待预测时间段内气象参数的数值天气预报结果”之后，还可以包括：根据N个数据源的动态权重更新N个数据源的初始权重；根据更新后的N个数据源的初始权重、数值天气预报结果和N个当前预测数据序列，重新调整N个数据源的动态权重。
[0012]可选的，在另一种可能的设计方式中，上述“基于其他数据序列与目标数据序列的偏差程度参数，确定N个数据源的动态权重”之前，还可以包括：根据各个第一相似程度参数与第二相似程度参数的相对差值，确定偏差程度参数；各个第一相似程度参数为其他数据序列中各个数据序列与实测数据序列的相似程度参数，第二相似程度参数为目标数据序列与实测数据序列的相似程度参数。
[0013]可选的，在另一种可能的设计方式中，相似程度参数可以为拟合优度；
[0014]上述“根据历史预测数据序列与实测数据序列的相似程度参数，从N个历史预测数据序列中确定目标数据序列和其他数据序列”可以包括：确定第一历史预测数据序列中所有数据的平均值；根据第一历史预测数据序列与实测数据序列的对应数据之间的差值，以及实测数据序列的每个数据与平均值之间的差值，确定第一历史预测数据序列与实测数据序列的拟合优度；第一历史预测数据序列为N个历史预测数据序列中的任意一个序列；
[0015]上述“从N个历史预测数据序列中确定目标数据序列和其他数据序列”可以包括：将N个历史预测数据序列中与实测数据序列的拟合优度最高的序列确定为目标数据序列，且将N个历史预测数据序列中除目标数据序列外的数据序列确定为其他数据序列。
[0016]可选的，在另一种可能的设计方式中，气象参数可以包括辐照、风速、风向、湿度、降雨量及大气压力中的至少一种，上述“确定待预测时间段内气象参数的数值天气预报结果”可以包括：确定待预测时间段内辐照、风速、风向、湿度、降雨量及大气压力中至少一种气象参数的数值天气预报结果。
[0017]可选的，在另一种可能的设计方式中，上述“确定待预测时间段内气象参数的数值天气预报结果”之后，还可以包括：根据气象参数的数值天气预报结果，确定待预测时间段内的预测光伏发电功率。
[0018]第二方面，本申请提供一种数值天气预报结果的确定装置，包括：获取模块和确定模块；
[0019]获取模块，用于获取预设历史时间段内气象参数的实测数据序列和历史预测数据集合；历史预测数据集合包括从N个数据源处获取的N个历史预测数据序列，N为正整数；
[0020]确定模块，用于根据获取模块获取的历史预测数据序列与实测数据序列的相似程度参数，从N个历史预测数据序列中确定目标数据序列和其他数据序列；
[0021]确定模块，还用于基于其他数据序列与目标数据序列的偏差程度参数，确定N个数据源的动态权重；
[0022]确定模块，还用于根据待预测时间段内气象参数的当前预测数据集合和动态权重，确定待预测时间段内气象参数的数值天气预报结果；当前预测数据集合包括从N个数据源处获取的N个当前预测数据序列。
[0023]可选的，在一种可能的设计方式中，确定模块具体用于：
[0024]获取N个数据源的初始权重；根据第一数据序列对应的数据源的初始权重，以及第一数据序列与目标数据本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种数值天气预报结果的确定方法，其特征在于，包括：获取预设历史时间段内气象参数的实测数据序列和历史预测数据集合；所述历史预测数据集合包括从N个数据源处获取的N个历史预测数据序列，N为正整数；根据所述历史预测数据序列与所述实测数据序列的相似程度参数，从所述N个历史预测数据序列中确定目标数据序列和其他数据序列；基于所述其他数据序列与所述目标数据序列的偏差程度参数，确定所述N个数据源的动态权重；根据待预测时间段内所述气象参数的当前预测数据集合和所述动态权重，确定所述待预测时间段内所述气象参数的数值天气预报结果；所述当前预测数据集合包括从所述N个数据源处获取的N个当前预测数据序列。2.根据权利要求1所述的数值天气预报结果的确定方法，其特征在于，所述基于所述其他数据序列与所述目标数据序列的偏差程度参数，确定所述N个数据源的动态权重，包括：获取所述N个数据源的初始权重；根据第一数据序列对应的数据源的初始权重，以及所述第一数据序列与所述目标数据序列的偏差程度参数，确定所述第一数据序列对应的数据源的动态权重；所述第一数据序列为所述其他数据序列中的任意数据序列。3.根据权利要求2所述的数值天气预报结果的确定方法，其特征在于，所述基于所述其他数据序列与所述目标数据序列的偏差程度参数，确定所述N个数据源的动态权重，还包括：根据所述其他数据序列中各个数据序列与所述目标数据序列的偏差程度参数，确定偏差程度总参数；根据所述目标数据序列对应的数据源的初始权重和所述偏差程度总参数，确定所述目标数据序列对应的数据源的动态权重。4.根据权利要求2所述的数值天气预报结果的确定方法，其特征在于，所述确定所述待预测时间段内所述气象参数的数值天气预报结果之后，所述方法还包括：根据所述N个数据源的动态权重更新所述N个数据源的初始权重；根据更新后的N个数据源的初始权重、所述数值天气预报结果和所述N个当前预测数据序列，重新调整所述N个数据源的动态权重。5.根据权利要求1所述的数值天气预报结果的确定方法，其特征在于，所述基于所述其他数据序列与所述目标数据序列的偏差程度参数，确定所述N个数据源的动态权重之前，所述方法还包括：根据各个第一相似程度参数与第二相似程度参数的相对差值，确定所述偏差程度参数；所述各个第一相似程度参数为所述其他数据序列中各个数据序列与所述实测数据序列的相似程度参数，所述第二相似程度参数为所述目标数据序列与所述实测数据序列的相似程度参数。6.根据权利要求1所述的数值天气预报结果的确定方法，其特征在于，所述相似程度参数为拟合优度；所述根据所述历史预测数据序列与所述实测数据序列的相似程...
【专利技术属性】
技术研发人员：鲁晨鹏，闫永刚，
申请(专利权)人：阳光电源股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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