一种基于历史数据的光伏预测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于历史数据的光伏预测方法及系统，涉及光伏发电技术领域，包括获取光伏数据、格点气象数据和站点气象数据；将所述格点气象数据输入天气判别器，得到天气特征序列；将所述光伏数据和所述天气特征序列输入塔形小波特征预测网络，得到格点光伏预测特征矩阵；将所述格点气象数据与所述站点气象数据融合，得到格站数据融合特征矩阵；结合所述格点光伏预测特征矩阵与所述格站数据融合特征矩阵，得到三维格点预测结果。本发明专利技术通过将光伏格点数据视为多维时间序列进行精细化分解与预测，有效捕捉了不同空间位置光伏资源变化的复杂特性，融合历史数据中的多源格点数据与站点数据，实现了对光伏发电输出更为全面而精准的预测分析。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及光伏发电，具体为一种基于历史数据的光伏预测方法及系统。

技术介绍

1、光伏发电作为一种清洁能源，近年来发展迅速，然而其发电量受天气条件影响显著，具有明显的间歇性和波动性。准确预测光伏发电量对电网调度、能源管理至关重要，是实现光伏发电大规模并网的关键。现有光伏预测方法主要包括统计方法、机器学习方法和物理模型方法。统计方法受限于数据分布假设，难以适应光伏发电数据的复杂性；机器学习方法需要大量训练数据，且易受数据质量影响；物理模型方法则依赖于复杂的物理参数，计算复杂度较高。因此，现有光伏预测方法难以满足实际应用需求，亟需开发更高效、更精准的预测方法。回算模拟是基于真实数据和预估模型：利用历史数据和预估模型进行模拟，计算出光伏发电量。但现有的回算模拟方法存在依赖于预估模型的准确性，如果预估模型存在偏差，回算结果也会存在偏差。缺乏对历史数据中异常数据的处理，导致回算结果不准确。缺乏对不同类型光伏电站的适应性，难以满足不同应用场景的需求等等不足。因此，需要一种更加准确、可靠、可扩展的光伏预测方法，以满足光伏发电量预测的实际需求。>

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【技术保护点】

1.一种基于历史数据的光伏预测方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的基于历史数据的光伏预测方法，其特征在于：所述格点气象数据包括地表太阳辐射，预测反照率，两米温度，相对湿度，大气压力以及温度。

3.如权利要求1所述的基于历史数据的光伏预测方法，其特征在于：所述得到格点光伏预测特征矩阵包括，

4.如权利要求3所述的基于历史数据的光伏预测方法，其特征在于：所述天气判别器的使用过程包括：

5.如权利要求4所述的基于历史数据的光伏预测方法，其特征在于：所述卷积操作的公式通过引入深度可分离卷积和空洞卷积进行优化，深度可分离卷积包括深度卷积和...

【技术特征摘要】

1.一种基于历史数据的光伏预测方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的基于历史数据的光伏预测方法，其特征在于：所述格点气象数据包括地表太阳辐射，预测反照率，两米温度，相对湿度，大气压力以及温度。

3.如权利要求1所述的基于历史数据的光伏预测方法，其特征在于：所述得到格点光伏预测特征矩阵包括，

4.如权利要求3所述的基于历史数据的光伏预测方法，其特征在于：所述天气判别器的使用过程包括：

5.如权利要求4所述的基于历史数据的光伏预测方法，其特征在于：所述卷积操作的公式通过引入深度可分离卷积和空洞卷积进行优化，深度可分离卷积包括深度卷积和逐点卷积，

6.如权利要求5所述的基于历史数据的光伏预测方法...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗晨，王斌，陈巨龙，牟雪鹏，王伟，杨世平，张裕，朱永清，郭元萍，刘兴艳，刘恒，汪玉翔，钟天璇，张兆丰，赵宽祥，
申请(专利权)人：贵州电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：