【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电力能源，具体的说是一种分布式光伏发电功率预测系统及方法。
技术介绍
1、目前，分布式光伏发电功率预测是指通过一定的方法和技术，对分布式光伏发电系统在未来一段时间内的发电功率进行预测，这种预测有助于电网调度、电力系统管理以及光伏发电设备的优化运行，分布式光伏发电功率预测主要依赖于光伏发电系统的特性以及气象因素，如太阳辐照度、温度、湿度等；
2、例如公开号为cn116667318a的中国专利中公开一种光伏发电功率预测方法，属于电力能源
其包括以下步骤：获取光伏电站的原始气象数据和光伏出力数据；计算光伏电站的原始气象数据和光伏出力数据中历史功率数据的平均值、标准差、偏态系数和峰度作为改进k-means算法的输入因子，采用改进k-means算法对该输入因子进行聚类分析，计算不同聚类类别中气象数据与发电功率的相关度；将与发电功率相关度大于0.6的气象数据作为预测模型的输入因子输入attention-lstm模型，训练模型获取最优参数，输出最终预测结果。基于改进k-means聚类和attention-lstm网络...
【技术保护点】
1.一种分布式光伏发电功率预测方法，其特征在于，其包括以下具体步骤：
2.如权利要求1所述的一种分布式光伏发电功率预测方法，其特征在于，所述S1包括以下具体步骤：
3.如权利要求2所述的一种分布式光伏发电功率预测方法，其特征在于：所述S2中数据筛选策略的具体内容如下：
4.如权利要求3所述的一种分布式光伏发电功率预测方法，其特征在于，所述S3中的损伤判断策略的具体内容为：
5.如权利要求4所述的一种分布式光伏发电功率预测方法，其特征在于，所述S4中的发电功率预测策略包括以下具体步骤：
6.如权利要求5所述的一...
【技术特征摘要】
1.一种分布式光伏发电功率预测方法，其特征在于，其包括以下具体步骤：
2.如权利要求1所述的一种分布式光伏发电功率预测方法，其特征在于，所述s1包括以下具体步骤：
3.如权利要求2所述的一种分布式光伏发电功率预测方法，其特征在于：所述s2中数据筛选策略的具体内容如下：
4.如权利要求3所述的一种分布式光伏发电功率预测方法，其特征在于，所述s3中的损伤判断策略的具体内容为：
5.如权利要求4所述的一种分布式光伏发电功率预测方法，其特征在于，所述s4中的发电功率预测策略包括以下具体步骤：
6.如权利要求5所述的一种分布式光伏发电功率预测方法，其特征在于，所述s5包括以下具体内容：
7.一种分布式光伏发电功率预测系统，其基于如权利要求1-6任一项的所述一种分布式光伏发电功率预测方法实现，其特征在于，其系统具体包括：数据获取模块、相似场景判断模块、气象损伤判断模型构建模块、发电功率初步预测模块、发电功率输出模块和控制模块，所述数据获取模块用于获取历史光伏电站运行过程中的历史运行功率数据和历史气象数据，同时获取历史气象数据对应位置...
【专利技术属性】
技术研发人员：裴波，梁浩，张为社，李然，王保增，李轶群，程利民，王林杰，王薇，张小通，李世雄，贺干，王新元，高晓勇，李娟，孙蕾，赵帝，焦焱，
申请(专利权)人：景能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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