光伏发电预测模型构建方法、光伏供能调控方法和设备技术

本发明专利技术涉及光伏预测及光伏电网调控技术领域，尤其是一种光伏发电预测模型构建方法、光伏供能调控方法和设备。本发明专利技术提出的光伏发电预测模型构建方法，在样本学习的基础上，针对光伏发电的特征设计了一种新的种群迭代方法，以优化模型中预测模块的参数。本发明专利技术中，分解模块采用预先训练的网络结果，在样本学习过程中，固定预测模块的输入，从而对预测模块的参数以种群迭代的方式进行优化，优化过程中，通过单参数迭代的方式寻找各参数的优化空间，然后结合多参数优化目标从各参数的优化空间中寻找最终的参数集合，既考虑了单个参数对预测模块性能的影响，又平衡了各参数的表现，从而大大提高了整体模型的性能，提高了预测结果的可靠性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及光伏预测及光伏电网调控，尤其是一种光伏发电预测模型构建方法、光伏供能调控方法和设备。

技术介绍

1、随着清洁能源的发展，光伏发电在现实中应用越来越广泛，比如当前设备必不可少的可视化设备、图像抓拍装置等都是用到光伏供电。

2、太阳能光伏电池主要是通过接收入射的太阳光，将太阳辐射能通过光生伏打效应转换成电能。光伏发电装置受太阳辐射随机波动性和环境温度影响较大，随着环境随时间的变化，光伏电池的输出功率情况也会不断变化，这对依靠光伏供能的系统运行无疑会产生较大的影响。用于光伏储能的直流储能装置容易出现过度充放电和极端使用等情况，进一步加速储能装置的老化，造成储能失效，从而造成装置离线率较高，而解决这一问题的核心在于提前预测光伏出力情况并相应调控装置的运行状态。

3、目前现有针对这一问题并没有一套完整系统性的解决方案，已有的一些预测设备也不能很好的结合各种情况对装置进行适当的调节，且目前已有的光伏监测系统一般针对较大型的光伏电站使用，且其对光伏发电的预测缺少结合蓄电池剩余电量、用电负荷的耗能情况以及蓄电池的老化情况等从而对系统运本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种光伏发电预测模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的光伏发电预测模型构建方法，其特征在于，S4中，令第i个个体优化后的种群记作Xi，Xi对应的第一优化目标函数记作F(Xi)；S4中对种群Xi中的第i个参数进行迭代，当种群Xi满足第一优化目标函数F(Xi)，则固定种群Xi；1≤i≤N；第一优化目标函数为：

3.如权利要求2所述的光伏发电预测模型构建方法，其特征在于，S6中，xi'(t+1)的获取方式如下：

4.如权利要求3所述的光伏发电预测模型构建方法，其特征在于，S5中：

5.如权利要求2所述的光伏发电预测模...

【技术特征摘要】

1.一种光伏发电预测模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的光伏发电预测模型构建方法，其特征在于，s4中，令第i个个体优化后的种群记作xi，xi对应的第一优化目标函数记作f(xi)；s4中对种群xi中的第i个参数进行迭代，当种群xi满足第一优化目标函数f(xi)，则固定种群xi；1≤i≤n；第一优化目标函数为：

3.如权利要求2所述的光伏发电预测模型构建方法，其特征在于，s6中，xi'(t+1)的获取方式如下：

4.如权利要求3所述的光伏发电预测模型构建方法，其特征在于，s5中：

5.如权利要求2所述的光伏发电预测模型构建方法，其特征在于，第二优化目标为：

6.如权利要求1所述的光伏发电预测模型构建方法，其特征在于，s2中各待优化参数的取值空间分布为：xm+1＝ρxm(1-xm2)；其中，ρ表示设定的控制参数，xm+1表示取值空间中第m+1个值，xm表示取值空间中第m个值，0≤m≤m-1，x0为设定的初始化值；m为设定值，表示取值空间内的数值数量。

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【专利技术属性】
技术研发人员：孟令，朱理宏，周飞飞，丁思明，王传宇，郭文博，安旸，吴继伟，童贤德，张乐，张军，魏茂荣，蔡博文，寇奥永，何叶飞，尹琪瑶，朱昱龙，陈义征，裴刚，
申请(专利权)人：安徽送变电工程有限公司，
类型：发明
国别省市：