一种可持续服务的光伏发电功率预测方法与系统技术方案

本公开提供了一种可持续服务的光伏发电功率预测方法与系统

【技术实现步骤摘要】
一种可持续服务的光伏发电功率预测方法与系统


[0001]本专利技术涉及电力领域，尤其涉及一种可持续服务的光伏发电功率预测方法与系统
。

技术介绍

[0002]光伏电因其存在随机性和间歇性等特点，因此精确的预测发电功率，提前告知调度系统，是解决问题的主要手段
。
目前的光伏发电功率预测系统根据太阳能辐射模型
、
电站模型
、
光伏转换模型
、
电路模型和逆变器模型来预测光伏发电功率
。
其不足在于因受各种环境变化的影响，导致其无法持续准确的预测光伏发电功率
。

技术实现思路

[0003]为了解决现有技术中的至少一个技术问题，本公开提供了一种可持续服务的光伏发电功率预测方法与系统
。
[0004]根据本公开的第一方面，提供了一种可持续服务的光伏发电功率预测方法，包括：
[0005]获取气象预测数据；
[0006]调用预先训练的光伏发电功率预测模型根据所述气象预测数据预测未来
T
天的光伏发电功率，其中，所述光伏发电功率预测模型基于历史气象数据和相应的历史光伏发电功率训练得到；
[0007]若预测光伏发电功率持续
D
天的准确率和合格率低于设置值或预测光伏发电功率月平均的准确率和合格率低于设置值，则在相应不合格天的气象预测数据与气象实测数据的误差小于或等于预设的误差阈值时，根据所述不合格天的实测气象数据和光伏发电功率更新所述光伏发电功率预测模型；
[0008]其中，所述不合格天的预测光伏发电功率的准确率和合格率低于设置值，所述
D
和
T
大于等于
2。
[0009]可选的，所述
D
＝
T
＝
3。
[0010]可选的，所述准确率
C
R
为：
[0011][0012]所述合格率为
Q
R
为：
[0013][0014][0015]其中，
n
为样本的个数，
P
Pi
为
i
时刻的实际功率，
P
Mi
为
i
时刻的预测功率，
C
i
为
i
时刻的开机容量，
B
i
为
i
时刻的预测合格率判定结果
。
[0016]可选的，在相应不合格天的气象预测数据与气象实测数据的误差大于预设的误差阈值时，指示气象预测模型更新或提示气象预测数据异常
。
[0017]可选的，所述光伏发电功率预测模型为光伏发电短期功率预测模型；
[0018]所述光伏发电功率预测模型用于预测未来三天的逐
15
分钟的光伏发电功率
。
[0019]可选的，所述气象预测数据包括光伏站周围的温度
、
湿度
、
风速
、
风向
、
背板温度
、
气压
、
峰值日照数
、
水平总辐射
、
倾斜总辐射
、
水平直辐射
、
水平散辐射
、
法相直辐射和雨量中的多项数据
。
[0020]可选的，所述光伏发电功率预测模型包括输入序列层
、LSTM
神经网络层和输出层
。
[0021]根据本公开的第二方面，一种可持续服务的光伏发电功率预测系统，包括：
[0022]获取模块，用于获取气象预测数据；
[0023]预测模块，用于调用预先训练的光伏发电功率预测模型根据所述气象预测数据预测未来
T
天的光伏发电功率，其中，所述光伏发电功率预测模型基于历史气象数据和相应的历史光伏发电功率训练得到；
[0024]模型更新模块，用于：
[0025]若预测光伏发电功率持续
D
天的准确率和合格率低于设置值或预测光伏发电功率月平均的准确率和合格率低于设置值，则在相应不合格天的气象预测数据与气象实测数据的误差小于或等于预设的误差阈值时，根据所述不合格天的实测气象数据和光伏发电功率更新所述光伏发电功率预测模型；
[0026]其中，所述不合格天的预测光伏发电功率的准确率和合格率低于设置值，所述
D
和
T
大于等于
2。
[0027]根据本公开的第三方面，一种电子设备，包括：
[0028]处理器；以及
[0029]存储程序的存储器，
[0030]其中，所述程序包括指令，所述指令在由所述处理器执行时使所述处理器执行根据本公开第一方面任一项所述的方法
。
[0031]根据本公开的第四方面，一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据本公开第一方面所述的方法
。
[0032]本申请实施例中提供的一个或多个技术方案，可以基于气象预测数据预测光伏发电功率，若预测光伏发电功率日持续准确率和合格率低，或，月平均准确率和合格率低时，可以在气象预测数据正常时，根据利用实测气象数据和光伏发电功率更新光伏发电功率预测模型，提升光伏发电功率预测模型的预测准确率，使其可以准确的预测光伏发电功率
。
附图说明
[0033]附图示出了本公开的示例性实施方式，并与其说明一起用于解释本公开的原理，其中包括了这些附图以提供对本公开的进一步理解，并且附图包括在本说明书中并构成本说明书的一部分
。
[0034]图1示出了根据本公开示例性实施例的一种可持续服务的光伏发电功率预测方法
的流程图；
[0035]图2示出了根据本公开示例性实施例的一种
LSTM
神经网络层的内层结构图；
[0036]图3示出了根据本公开示例性实施例的一种可持续服务的光伏发电功率预测系统的示意性框图；
[0037]图4示出了能够用于实现本公开的实施例的示例性电子设备的结构框图
。
具体实施方式
[0038]下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例
。
虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例，相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开
。
应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围
。
[0039]应当理解，本公开的方法实施方式中记载的各个步骤可以按照不同的顺序执行，和
/
或并行执行
。
此外，方法实施方式可以包括附加的步骤和
/
或省略执行示出本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种可持续服务的光伏发电功率预测方法，其特征在于，包括：获取气象预测数据；调用预先训练的光伏发电功率预测模型根据所述气象预测数据预测未来
T
天的光伏发电功率，其中，所述光伏发电功率预测模型基于历史气象数据和相应的历史光伏发电功率训练得到；若预测光伏发电功率持续
D
天的准确率和合格率低于设置值或预测光伏发电功率月平均的准确率和合格率低于设置值，则在相应不合格天的气象预测数据与气象实测数据的误差小于或等于预设的误差阈值时，根据所述不合格天的实测气象数据和光伏发电功率更新所述光伏发电功率预测模型；其中，所述不合格天的预测光伏发电功率的准确率和合格率低于设置值，所述
D
和
T
大于等于
2。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述
D
＝
T
＝
3。3.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述准确率
C
R
为：所述合格率为
Q
R
为：为：其中，
n
为样本的个数，
P
Pi
为
i
时刻的实际功率，
P
Mi
为
i
时刻的预测功率，
C
i
为
i
时刻的开机容量，
B
i
为
i
时刻的预测合格率判定结果
。4.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在相应不合格天的气象预测数据与气象实测数据的误差大于预设的误差阈值时，指示气象预测模型更新或提示气象预测数据异常
。5.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述光伏发电功率预测模型为光伏发电短期功率预测模型；所述光伏发电功率预测模型用于预测未来三天的逐
15
分钟的光伏发电功率...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱佼佼，刘雁飞，文武，程欣，刘果，
申请(专利权)人：中冶长天国际工程有限责任公司，
类型：发明
国别省市：