【技术实现步骤摘要】
一种分布式光伏用户发电功率短期预测方法及装置
[0001]本专利技术属于光伏功率预测领域，具体地，涉及一种分布式光伏用户发电功率短期预测方法及装置。
技术介绍
[0002]随着经济社会发展，石油、煤炭传统能源日益衰竭，急需加大光伏等替代新能源的使用和推广力度，其中分布式光伏具有数量大、投资少、建设快等特点，近年来发展趋势突飞猛进，与此同时，光伏电源对电网电压、配电网安全运行的隐患也逐渐显现，实际建设中仍存在超容发电、过压并网、安全盲区等问题，迫切需要依托成熟的电力系统实现对光伏用户发电情况的实时可观和精准可测，助力低压分布式光伏规模化发展，进一步提升低压分布式光伏用户服务水平。
技术实现思路
[0003]为解决现有技术中的不足，本申请提供一种分布式光伏用户发电功率短期预测方法及装置，首先借助光伏能源站采集数据，通过地址经纬度计算光伏用户与能源站的地理距离，选择合适的阈值后，完成光伏用户气象数据和发电数据融合，并根据发电功率预测时间精度需求，进一步处理气象数据和电力数据匹配对，提取出用户辐射、温度等气象特征和合...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种分布式光伏用户发电功率短期预测方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：步骤1：获取光伏能源站气象数据，包括能源站基础档案数据和日常检测太阳辐射明细数据；并获取用电信息采集系统中光伏用户的电力数据，其中包括档案数据、发电功率、发电示数；步骤2：通过地址经纬度转化，计算光伏用户与气象站的实际地理距离，选择相应的阈值，实现气象数据和电力数据的匹配；步骤3：根据对发电功率预测的时间精度要求，对步骤2中的历史气象数据和电力数据处理成相应特征数据对；步骤4：基于步骤1中的光伏用户历史发电功率数据，对用户进行分类，区分不同发电效率下的用户；步骤5：根据不同发电效率下的用户，基于步骤3中的特征数据对，提取用户气象特征和电力特征，建立不同效率下的光伏用户发电功率预测模型，实现分布式光伏用户发电功率的短期预测。2.根据权利要求1所述的一种基于负荷分类的分布式光伏用户发电功率短期预测方法，其特征在于：所述步骤2中，为建立气象数据和电力数据的匹配关系，以光伏能源站档案地址为基准，匹配该能源站附近对应终端台区，再进一步匹配台区底下所有的光伏用户，选定合适的距离阈值，则该阈值范围内光伏用户的气象数据等价于该范围最近的光伏能源站采集数据。3.根据权利要求2所述的一种分布式光伏用户发电功率短期预测方法，其特征在于：所述在步骤3中，光伏用户的发电功率数据采集频度分别有日级别、小时级别、分钟级别，而光伏能源站气象数据采集频度为一分钟一次，为实现光伏用户发电功率和气象数据在时间维度上保持一致，按照功率预测的所需时间精度，对原始气象数据进行转换和提取，构建数据对。4.根据权利要求3所述的一种分布式光伏用户发电功率短期预测方法，其特征在于：所述步骤4中，基于用户历史的发电功率数据，构建高维历史功率特征矩阵，类化光伏用户。5.根据权利要求4所述的一种分布式光伏用户发电功率短期预测方法，其特征在于：在步骤4中，基于用户历史的发电功率数据，构建高维历史功率特征矩阵，类化光伏用户，或通过聚类，实现用户分批建模，分别构建不同光伏发电效率下的光伏用户发电功率预测模型，或基于用户历史发电功率，提取出每个用户在不同时间发电效率特征，作为后续建模的用户个性化属性特征。6.根据权利要求1所述的一种分布式光伏用户发电功率短期预测方法，其特征在于：所述步骤5具体包括以下步骤：S501：对原始数据处理，修补或舍弃负值、缺失值；S502：提取气象数据特征，包括太阳水平面总辐照度、法向直射辐照度、温度、风向、风速、气压；S503：针对不同发电效率类化后的光伏用户，分别构建对应的基于支持向量机算法的光伏发电功率预测模型，实现基于气象数据的光伏发电功率预测。
7.根据权利要求6所述的一种分布式光伏用户发电功率短期预测方法，其特征在于：所述步骤S503中，寻找拟合训练集样本的模型f(x)，通过...
【专利技术属性】
技术研发人员：高凡，王忠东，徐孝琳，周玉，邵雪松，李悦，赵双双，穆卓文，周家亿，褚兴旺，容杰，
申请(专利权)人：国网江苏省电力有限公司营销服务中心，
类型：发明
国别省市：
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