【技术实现步骤摘要】
本申请涉及功率预测，尤其涉及一种光伏电站光伏功率预测方法及系统。
技术介绍
1、在光伏发电规模化并网的背景下，多云天气导致的光伏功率突变问题对电网稳定运行构成严峻挑战。云层的快速移动会引发地表辐照度的瞬时剧烈变化，使得光伏电站输出功率在短时间内发生大幅波动。传统预测方法受限于气象数据更新速率和空间监测盲区，难以及时捕捉云影遮挡引发的功率突变特征，导致电网调度系统无法有效预判功率波动趋势。亟需一种能够融合气象动态演化特征与电站全域状态感知的预测方法，以实现对分钟级功率突变的精准预警。
2、当前主流方案采用气象卫星云层运动轨迹预测与电站级辐照度监测相结合的预测框架。该方案通过卫星云图反演云层移动方向，结合电站内部布设的辐照度传感器实时数据，构建基于深度学习的时序预测模型。具体方法是通过云层运动轨迹预测云影覆盖电站的时序变化，同步融合辐照度监测数据，生成未来时段的光伏功率预测曲线。在云层形态稳定的气象条件下，该方法可提供趋势性预测结果，为电网调度提供基础参考。
3、然而该方案在多云天气场景下的实际应用存在显著局限性：首...
【技术保护点】
1.一种光伏电站光伏功率预测方法,其特征在于：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过调整后的特征提取路径融合地表反射率修正值，生成适应突变云层场景的短期功率预测序列，所述地表反射率修正值由光传感器阵列实时反馈的散射特征计算得出,包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将所述融合特征向量中云层密度分布与地表反射率修正值按照时间序列和空间网格进行参数耦合，建立突变云层在光伏阵列上方的移动速率预测方程，包括：
4.根据权利要求1中所述的方法，其特征在于，在光伏阵列边缘部署光传感器阵列，实时检测云层厚度及气溶胶密度，结合...
【技术特征摘要】
1.一种光伏电站光伏功率预测方法,其特征在于：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过调整后的特征提取路径融合地表反射率修正值，生成适应突变云层场景的短期功率预测序列，所述地表反射率修正值由光传感器阵列实时反馈的散射特征计算得出,包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将所述融合特征向量中云层密度分布与地表反射率修正值按照时间序列和空间网格进行参数耦合，建立突变云层在光伏阵列上方的移动速率预测方程，包括：
4.根据权利要求1中所述的方法，其特征在于，在光伏阵列边缘部署光传感器阵列，实时检测云层厚度及气溶胶密度，结合所述非线性模型计算局部阴影区域的光强衰减梯度，预测目标云团到达光伏阵列核心区的剩余时间，包括：
5.根据权利要求4中所述的方法，其特征在于，将所述云层厚度参数与气溶胶密度参数输入非线性模型，将云层厚度参数的动态变化速率与气溶胶密度参数的波动幅度进行关联运算，生成局部阴影区域的光强衰减...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱道鸽，林兆明，刘桂丽，
申请(专利权)人：武汉丰灵科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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