基于数据驱动的光伏发电功率预测方法和系统技术方案

本申请涉及一种基于数据驱动的光伏发电功率预测方法和系统，该光伏发电功率预测方法包括以下步骤：从样本数据中划分出测试集，将所述测试集输入功率预测模块，获取对应于时间序列的功率预测值；提取所述测试集中云量特征超过预设值的样本数据，通过将提取出的样本数据输入功率修正模块获取功率修正值；将所述功率修正值替代相应时间序列的功率预测值。上述的光伏发电功率预测方法和系统通过功率预测模块预测出功率预测值，然后利用云量特征，将云量较大的样本数据使用功率修正模块进行修正，将得到的功率修正值替换相应时间序列的功率预测值，从而可以达到根据气象数据的云量信息修正功率预测值，可以进一步提高光伏发电功率的预测精度。率的预测精度。率的预测精度。

【技术实现步骤摘要】
基于数据驱动的光伏发电功率预测方法和系统


[0001]本公开属于光伏发电控制领域，尤其是一种基于数据驱动的光伏发电功率预测方法和系统。

技术介绍

[0002]本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。
[0003]光伏功率短期预测是电网调度部门提前调整调度计划的依据，可以减小光伏系统并网对电网的负面影响，促进新能源消纳。然而，光伏发电系统的输出功率受到昼夜、季节和天气等自然因素影响而存在间歇性强、波动性和不确定性大的特点，给发电功率的准确预测带来巨大的挑战。影响光伏功率预测精度的最主要因素在于光伏发电功率的波动性，来源于太阳光辐射受气象条件影响而产生的波动。

技术实现思路

[0004]鉴于以上内容，有必要提出一种基于数据驱动的光伏发电功率预测方法和系统，用以提高光伏发电功率的预测精度。
[0005]本公开首先提供了一种基于数据驱动的光伏发电功率预测方法，包括以下步骤：
[0006]从样本数据中划分出测试集，将所述测试集输入功率预测模块，获取对应于时间序列的功率预测值，其中，所本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于数据驱动的光伏发电功率预测方法，其特征在于，包括以下步骤：从样本数据中划分出测试集，将所述测试集输入功率预测模块，获取对应于时间序列的功率预测值，其中，所述样本数据包括气象特征值和功率特征值，所述气象特征值包括云量特征；提取所述测试集中云量特征超过预设值的样本数据，通过将提取出的样本数据输入功率修正模块获取功率修正值；将所述功率修正值替代相应时间序列的功率预测值。2.如权利要求1所述的基于数据驱动的光伏发电功率预测方法，其特征在于，所述功率预测模块通过从所述样本数据中划分出训练集，输入所述训练集至LSTM网络训练得到。3.如权利要求2所述的基于数据驱动的光伏发电功率预测方法，其特征在于，通过将提取出的样本数据输入功率修正模块获取功率修正值包括：所述功率修正模块包括GRNN网络，输入提取出的样本数据至所述GRNN网络；经所述GRNN网络计算得到所述功率修正值。4.如权利要求3所述的基于数据驱动的光伏发电功率预测方法，其特征在于，在从样本数据中划分出测试集之前，还包括：获取样本数据，将所述样本数据的气象特征值和功率特征值映射至0～1的范围内。5.如权利要求4所述的基于数据驱动的光伏发电功率预测方法，其特征在于，将所述样本数据的气象特征值和功率特征值映射至0...

【专利技术属性】
技术研发人员：冬雷，郝颖，范泽宇，邵立伟，
申请(专利权)人：中山市北京理工大学研究院，
类型：发明
国别省市：