光伏出力预测方法技术

本发明专利技术涉及光伏出力预测技术领域。本发明专利技术提供一种光伏出力预测方法，包括：S1，采集并处理光伏电站的分布式集散数据，其中，分布式集散数据包括历史数据和实时数据；S2，根据历史数据，建立一级预测模型并进行预测，得到光伏电站历史估计值；S3，根据历史数据和光伏电站历史估计值，基于核递归滤波算法建立二级预测模型，并根据历史数据、光伏电站历史估计值和实时数据对二级预测模型进行更新，以及基于更新后的二级预测模型预测光伏电站的光伏出力，得到光伏电站的光伏出力预测值。本发明专利技术能够减少扰动因素对预测模型的影响，避免了模型退化和模型异常，从而能够对超短时光伏出力进行高精度、高可靠的预测。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及光伏出力预测，具体涉及一种光伏出力预测方法。

技术介绍

1、太阳能光伏发电是目前最为环保和可持续的能源之一，随着我国光伏电站规模不断扩大，并网太阳能光伏电站将会越来越多，实现对光伏出力的精确预测，有益于并网的安全与稳定运行。

2、光伏出力预测是一种利用计算机技术对光伏电站的历史功率、气象数据、天气预报等信息进行数据挖掘和理论建模，从而实现光伏出力预测。光伏出力预测主要可以分为直接预测和间接预测。直接预测是基于统计理论、数据挖掘和机器学习等建立光伏出力和相关参数的预测模型，从而实现光伏出力的超短时预测、短时预测和中长期预测等。间接预测是将气象特征作为影响光伏出力的主要因素，首先建立关于光照强度、温度、湿度和风速等因素的气象特征模型，然后根据当前气象特征获得在历史气象数据预测中的相似模型，并基于该模型实现光伏出力预测。

3、光伏出力预测受众多因素的影响，包括光伏组件类型、光伏电站位置、海拔、地理环境、安装方向、气象状况等因素，而且这些参数具有非线性、局部有效性以及相关二义性等特性，往往使光伏出力预测的精度不够精确。而且随着本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种光伏出力预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的光伏出力预测方法，其特征在于，在步骤S2中，根据所述历史数据，基于季节时间序列算法建立所述超短预测模型。

3.根据权利要求2所述的光伏出力预测方法，其特征在于，在步骤S2中，根据所述历史数据，基于最小二乘支持向量机建立所述功率预测模型。

4.根据权利要求3所述的光伏出力预测方法，其特征在于，所述二级预测模型包括超短时光伏出力预测模型。

5.根据权利要求4所述的光伏出力预测方法，其特征在于，步骤S3具体包括：

6.根据权利要求4所述的光伏出力预测方法，其...

【技术特征摘要】

1.一种光伏出力预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的光伏出力预测方法，其特征在于，在步骤s2中，根据所述历史数据，基于季节时间序列算法建立所述超短预测模型。

3.根据权利要求2所述的光伏出力预测方法，其特征在于，在步骤s2中，根据所述历史数据，基于最小二乘支持向量机建立所述功率预测模型。

4.根据权利要求3所述的光伏出力预测方法，其特征在于，所述二级预测模型包括超短时光伏出力预测模型。

5.根据权利要求4所述的光伏出力预测方法，其特征在于，步骤s3具体包括：

【专利技术属性】
技术研发人员：沈扬，周宇泽，杨艳，刘昕宇，彭建宇，陈辉，汪征，
申请(专利权)人：国网江苏省电力有限公司常州供电分公司，
类型：发明
国别省市：

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