【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种基于地基云图和历史气象数据的光伏功率预测方法，属于光伏功率预测。
技术介绍
1、随着能源需求的增长，太阳能光伏发电作为一种绿色、清洁的能源，越来越受到关注。然而，光伏发电功率具有随机性和波动性，容易受到气候环境的影响，尤其是不同天气条件下，光伏板接受到的辐照强度受到大气因素、云量和气象变化的影响，而这些因素的预测涉及到地基云图以及历史气象参数的综合分析。
2、常见的光伏发电功率的预测方法可分为物理建模法和统计分析法。在物理方法中，通过大气气溶胶光学厚度参数来反应气象条件对辐照度的影响，基于大气辐射的晴空模型受到重视。但实时准确的获得大气气溶胶光学厚度数据是较为困难的，所以该方法较难展开。统计预测方法的研究多依赖历史气象数据，采用多元非线性回归、神经网络、随机森林等预测方法进行预测。然而在使用统计方法实现光伏功率的预测时，需要基于大量的历史数据，且需要准确的空气污染数据，然而大量准确的数据难以获取，会受到很大限制。
技术实现思路
1、本专利技术为了解决现有技术中...
【技术保护点】
1.一种基于地基云图和历史气象数据的光伏功率预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述基于地基云图和历史气象数据的光伏功率预测方法，其特征在于，所述步骤1中的预处理包括：
3.根据权利要求1所述基于地基云图和历史气象数据的光伏功率预测方法，其特征在于：所述步骤2中提取的特征包括气溶胶散射系数、天空云量、光照强度、天空颜色和纹理。
4.根据权利要求3所述基于地基云图和历史气象数据的光伏功率预测方法，其特征在于：所述气溶胶散射系数特征的计算过程为：
5.根据权利要求4所述基于地基云图和历史气象数据的光伏功率...
【技术特征摘要】
1.一种基于地基云图和历史气象数据的光伏功率预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述基于地基云图和历史气象数据的光伏功率预测方法，其特征在于，所述步骤1中的预处理包括：
3.根据权利要求1所述基于地基云图和历史气象数据的光伏功率预测方法，其特征在于：所述步骤2中提取的特征包括气溶胶散射系数、天空云量、光照强度、天空颜色和纹理。
4.根据权利要求3所述基于地基云图和历史气象数据的光伏功率预测方法，其特征在于：所述气溶胶散射系数特征的计算过程为：
5.根据权利要求4所述基于地基云图和历史气象数据的光伏功率预测方法，其特征在于：所述天空云量特征为：
6.根据权利要求5所述基于地基云图和历史气象数据的光伏功率预测方法，其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员：韩俊，蔡超，潘文婕，樊安洁，王娜，陈皓菲，路志英，陈雯鹏，
申请(专利权)人：国网江苏省电力有限公司经济技术研究院，
类型：发明
国别省市：
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