【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及新能源规划，尤其涉及一种基于耦合特性的水光出力预测模型训练方法及预测方法。
技术介绍
1、随着“双碳”规划的逐步落地，新能源装机容量呈现出逐年增长的趋势，电源结构各不相同，给电网稳定运行带来了新挑战。探索新能源利用的路径和技术也是推动城市化进程，实现节能减排和产业转型升级的重要依托，同时能降低清洁能源并网的冲击。
2、由于水光能源的特殊性，光伏发电受太阳的影响，存在夜间不发电的特性，天气会影响太阳能电池板的发电效率，水力发电是利用水资源进行发电，具有良好的调峰能力。水光资源互补有助于提升资源利用效率，为我国能源结构的转型和升级提供了有力支持。因此，如何结合水光发电的特性，调节水光出力资源，减少“弃光”，“弃水”现象，形成“水光互补”的发展模式，实现同一区域内水光资源联动，是目前的热点问题。
3、水光出力预测现有技术主要分为三类：1、基于历史出力分别建立水、光出力模型，直接通过水光的历史出力数据进行建模预测；2、基于气象历史数据和历史出力分别建立水、光出力模型，筛选影响水电、光伏出力的气象关键因素，并...
【技术保护点】
1.一种基于耦合特性的水光出力预测模型训练方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于耦合特性的水光出力预测模型训练方法，其特征在于，基于所述水电出力机理模型分析得到水电出力影响因素，包括：
3.根据权利要求2所述的基于耦合特性的水光出力预测模型训练方法，其特征在于，所述相关性计算为：
4.根据权利要求1所述的基于耦合特性的水光出力预测模型训练方法，其特征在于，所述水电出力影响因素包括温度、湿度、水库水位和发电流量；所述水电出力影响因素包括温度、湿度、地表水平辐射和直接辐射。
5.根据权利要求1所述的基于耦合特...
【技术特征摘要】
1.一种基于耦合特性的水光出力预测模型训练方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于耦合特性的水光出力预测模型训练方法，其特征在于，基于所述水电出力机理模型分析得到水电出力影响因素，包括：
3.根据权利要求2所述的基于耦合特性的水光出力预测模型训练方法，其特征在于，所述相关性计算为：
4.根据权利要求1所述的基于耦合特性的水光出力预测模型训练方法，其特征在于，所述水电出力影响因素包括温度、湿度、水库水位和发电流量；所述水电出力影响因素包括温度、湿度、地表水平辐射和直接辐射。
5.根据权利要求1所述的基于耦合特性的水光出力预测模型训练方法，其特征在于，在步骤s1之前，所述方法还包括：对历史水电站数据和光伏电站数据进行预处理，所述预处理包括异常值过滤、平滑处理和降噪处...
【专利技术属性】
技术研发人员：叶圣永，刘旭娜，鲁宗相，李海波，孙充勃，宋毅，江坷滕，陈振兴，龙川，杨新婷，李婷，韩宇奇，刘立扬，李达，
申请(专利权)人：国网四川省电力公司经济技术研究院，
类型：发明
国别省市：
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