【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于可再生能源应用中的人工智能，具体涉及基于多元数据融合的区域升尺度光伏功率估算方法。
技术介绍
1、随着全球能源需求的不断增长和传统能源对环境的广泛冲击，可再生能源的开发与应用已成为全球能源战略的关键。在各类可再生能源技术中，太阳能光伏发电以其巨大的潜力备受国际社会关注。但由于光伏发电受辐照度、气温以及湿度等多种气象因子的影响，使得所获得的功率数据具有明显的波动性与不稳性，对光伏电站高效运行、并网后电力调配规划以及系统的安全稳定造成一定影响。因此，光伏功率的精确预测对电网的稳定运行以及调度有着重要意义。
2、在相关技术的研究中，国内外学者对光伏发电在不同地理和气候条件下的性能表现进行了广泛而深入的研究。此外，机器学习技术在光伏功率预测领域的应用也取得了显著的进展。多种机器学习与深度学习模型及其改进版本相继被提出，并被广泛应用于光伏功率的预测之中。然而，在现有的相关技术中，大多数研究仅从光伏功率单一维度进行考量，即主要关注光伏功率时间序列的预测，却忽视了空间维度的预测。在区域尺度的光伏功率预测中，更是鲜有研究能够同...
【技术保护点】
1.基于多元数据融合的区域升尺度光伏功率估算方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于多元数据融合的区域升尺度光伏功率估算方法，其特征在于，所述去除异常点，具体公式为：
3.根据权利要求1所述的基于多元数据融合的区域升尺度光伏功率估算方法，其特征在于，所述将所采集的15min分辨率的有效功率数据统一成1h分辨率数据，具体公式为：
4.根据权利要求1所述的基于多元数据融合的区域升尺度光伏功率估算方法，其特征在于，所述卫星遥感数据，包括：卫星资料数据、气象探空数据和地面气象观测数据；其中，卫星资料，包括：云图Ct，气...
【技术特征摘要】
1.基于多元数据融合的区域升尺度光伏功率估算方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于多元数据融合的区域升尺度光伏功率估算方法，其特征在于，所述去除异常点，具体公式为：
3.根据权利要求1所述的基于多元数据融合的区域升尺度光伏功率估算方法，其特征在于，所述将所采集的15min分辨率的有效功率数据统一成1h分辨率数据，具体公式为：
4.根据权利要求1所述的基于多元数据融合的区域升尺度光伏功率估算方法，其特征在于，所述卫星遥感数据，包括：卫星资料数据、气象探空数据和地面气象观测数据；其中，卫星资料，包括：云图ct，气温ttsat，湿度风向和风速表示为矩阵气象探空资料，包括：温度ttsonde，湿度气压ptsonde，风向和风速表示为矩阵地面气象观测资料，包括：温度ttsurface，湿度气压ptsurface，风向风速和降水ptrain，表示为矩阵
5.根据权利要求1所述的基于多元数据融合的区域升尺度光伏功率估算方法，其特征在于，所述融合预处理后的卫星遥感数据与光伏功率数据，包括：处理后的每小时光伏功率真实数据作为一个节点，将一个节点按照时间顺序进行排序，将对应的气象数据按照对应的时间节点进行合并，得到每个节点融合后的数据。
6.根据权利要求1所述的基于多元数据融合的区域升尺度光伏功率估算方法，其特征在于，所述基于已知站点数据训练随机森林模型，包括：将融合后的数据整理成[t-n,t-n+1,...,t]时间序列，将整理好的数据输入至随机森林网络进行模型训练，并且进行未来24小时时刻的预测，得到时刻t+1及其之后时刻的光伏功率站点的功率预测数据。
7.根据...
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