本发明专利技术提供一种基于云图处理的嵌入式光伏功率预测系统和装置。一种基于云图处理的嵌入式光伏功率预测装置，包括：云层图像拍摄模块、图像识别模块、气象数据获取模块、功率预测模型选择模块、功率预测模块、功率波动检测模块和信息传输模块。本发明专利技术通过设置的云层图像拍摄模块、图像识别模块、气象数据获取模块、功率预测模型选择模块、功率预测模块、功率波动检测模块和信息传输模块，根据云层图和气象数据，得出预测功率和波动信息，信息传输模块将预测功率和波动信息发送至调度站，由此调度站通过预测功率和波动信息，使电力系统通过调整限电大小，不仅能够对电网稳定运行造成尽量小的影响，还能减少由于限电给光伏业主带来的经济损失。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及光伏功率预测，特别地涉及一种基于云图处理的嵌入式光伏功率预测系统和装置。
技术介绍
1、随着新能源需求日益变大，光伏发电在电网电源结构比重不断增大。由于光伏发电功率具有较强的波动性和随机性，容易对电网的稳定运行造成影响。因此对光伏发电功率进行预测，能够有效帮助电力调度部门制定更加适合的各类电源调度计划，从而减少电力系统中的备用容量。光伏功率预测的越准，光伏并网给电网的安全稳定的运行造成的影响就越小。电网就会减少光伏限电，大大提高了电网消纳阳光的能力，进而减少了由于限电给光伏业主带来的经济损失，增加了光伏电站投资回报率。
2、如今的光伏功率预测系统常用于大型光伏发电站，利用卫星云图和历史数据对当前发电站的光伏发电功率进行短期和超短期的功率预测，由于光伏发电的家庭化逐渐普及，而家庭式的光伏发电由于没有光伏功率预测系统，且家庭式的光伏发电是通过逆变器直接并入电网中，所以电力系统通过限电措施，才能够提高了电网消纳阳光的能力，因此会出现弃光限电的情况，造成由于限电给光伏业主带来的经济损失问题。
技术实现思路
1、针对上述问题，本申请提供一种基于云图处理的嵌入式光伏功率预测系统和装置，通过jetsontx2nx嵌入式开发板和新型网关机，实现了小区域的光伏发电功率预测，使电力系统通过调整限电大小，不仅能够提高了电网消纳阳光的能力，还减少了由于限电给光伏业主带来的经济损失。
2、作为本申请的一个方面，提供一种基于云图处理的嵌入式光伏功率预测系统，包括：
3、s1，拍摄当前区域的云层图和获取当前区域的气象数据；
4、s2，将云层图输入图像识别模块中，得出识别出的天气类型；
5、s3，根据天气类型选择对应的功率预测模型；
6、s4，将获取的气象数据输入到预测模型中，得出预测功率结果；
7、s5，间隔获取时间t，拍摄下一张云层图和获取下一个气象数据。
8、进一步地，功率预测模型构建的具体步骤包括：
9、获取所有天气类型xn，n＝1，…，n，逐个选择天气类型xn，针对选择的天气类型xn获取对应的气象数据历史数据，并用实际光伏功率对每个气象数据历史数据进行标注，将获取的所有气象数据历史数据组成气象数据历史数据训练集，再将气象数据历史数据训练集送入初始化的功率预测模型进行训练，功率预测模型基于时序神经网络建立，并以实际光伏功率作为目标条件，计算损失函数值，若是损失函数值位于预设范围内，则完成功率预测模型的构建，并建立选择的天气类型xn与构建的功率预测模型的一一对应关系。
10、进一步地，步骤s4中预测功率的具体步骤为：
11、s4.1：根据当前获取的气象数据，建立一个t时刻的气象数据集{z1，z2，…，zm，…，zm}，其中m＝1，…，m，zm代表t时刻气象数据中的第m种气象属性；
12、s4.2：将t时刻的气象数据集输入到对应的功率预测模型中，得出预测功率p预；
13、s4.3：获取实际功率p实，将预测功率p预进行修正，得出修正t时刻后的预测功率pt；
14、进一步地，预测功率的修正具体步骤为：
15、s4.3.1：设定功率修正系数α＝α+β，初始时α＝1，β＝0；
16、s4.3.2：将预测功率p预乘以修正系数α，得出修正t时刻后的预测功率pt；
17、s4.3.3：输出预测功率pt；
18、s4.3.4：并将β的值返回到s4.3.1中。
19、进一步地，还包括有对功率波动的检测，波动检测的具体步骤为：
20、w1：建立实际光伏发电功率数据集{a1，a2，…，af，…，af}，其中f＝1，…，f，af代表第f个光伏发电功率数据，初始时，a1，a2，…，af，…，af均为0；
21、w2：间隔q时刻获取一次实际的光伏发电功率，记录为pq，；
22、w3：将pq填入到为a1中，将af中的数据填入到为af+1中；
23、w4：计算该组数据中的平均光伏发电功率，
24、w5：计算该组数据的方差，
25、w6：设定一个功率波动阈值γ，判断“d≥γ”是否成立，若成立，则输出当前功率波动过大，需要停止并入电网的信息；若不成立，则输出当前功率波动正常，可以继续并入电网的信息。
26、作为本申请的另一个方面，提供一种基于云图处理的嵌入式光伏功率预测装置，包括：
27、jetsontx2nx嵌入式开发板和新型网关机。
28、进一步地，jetsontx2nx嵌入式开发板包括有：
29、云层图像拍摄模块，用于拍摄当前区域的云层图；
30、图像识别模块，用于识别当前云层图的天气类型；
31、进一步地，新型网关机包括有：
32、气象数据获取模块，用于获取当前的气象数据；
33、功率预测模型选择模块，用于根据当前天气类型，选择对应的功率预测模型；
34、功率预测模块，用于根据获取的气象数据，得出预测功率；
35、功率波动检测模块，用于根据实际功率波动，得出波动信息；
36、信息传输模块，用于将预测的光伏发电功率信息和波动信息发送至调度站。
37、本专利技术具有至少以下一个优点：
38、本专利技术通过设置的云层图像拍摄模块、图像识别模块、气象数据获取模块、功率预测模型选择模块、功率预测模块、功率波动检测模块和信息传输模块，根据云层图和气象数据，得出预测功率和波动信息，信息传输模块将预测功率和波动信息发送至调度站，由此调度站可以通过预测功率和波动信息，使电力系统通过调整限电大小，不仅能够对电网稳定运行造成尽量小的影响，还能提高电网消纳阳光的能力，减少了由于限电给光伏业主带来的经济损失。
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【技术保护点】
1.一种基于云图处理的嵌入式光伏功率预测系统，其特征在于，包括
2.如权利要求1所述的一种基于云图处理的嵌入式光伏功率预测系统，其特征在于，功率预测模型构建的具体步骤包括：
3.如权利要求2所述的一种基于云图处理的嵌入式光伏功率预测系统，其特征在于，步骤S4中预测功率的具体步骤为：
4.如权利要求3所述的一种基于云图处理的嵌入式光伏功率预测系统，其特征在于，预测功率的修正具体步骤为：
5.如权利要求4所述的一种基于云图处理的嵌入式光伏功率预测系统，其特征在于，还包括有对功率波动的检测，波动检测的具体步骤为：
6.一种基于云图处理的嵌入式光伏功率预测装置，其特征在于，包括有：
7.如权利要求6所述的一种基于云图处理的嵌入式光伏功率预测装置，其特征在于，JetsonTX2NX嵌入式开发板包括有：
8.如权利要求7所述的一种基于云图处理的嵌入式光伏功率预测装置，其特征在于，新型网关机包括有：
【技术特征摘要】
1.一种基于云图处理的嵌入式光伏功率预测系统，其特征在于，包括
2.如权利要求1所述的一种基于云图处理的嵌入式光伏功率预测系统，其特征在于，功率预测模型构建的具体步骤包括：
3.如权利要求2所述的一种基于云图处理的嵌入式光伏功率预测系统，其特征在于，步骤s4中预测功率的具体步骤为：
4.如权利要求3所述的一种基于云图处理的嵌入式光伏功率预测系统，其特征在于，预测功率的修正具体步骤为：
5....
【专利技术属性】
技术研发人员：朱一昕，张威，糜达，刘宝泉，刘淳明，侯大成，
申请(专利权)人：无锡钊源电力电子有限公司，
类型：发明
国别省市：
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