一种基于双层优化框架的光伏功率预测系统及方法技术方案

本发明专利技术提出了一种基于双层优化框架的光伏功率预测系统及方法，系统包括双层优化框架，所述双层优化框架包括位于上层的参数优化层以及位于下层的预测执行层，通过上层的参数优化层与下层的模型预测层的协同机制，实现高精度、自适应性强的光伏功率预测。其核心创新在于将半导体物理机制与深度学习时序建模能力深度融合，有效解决了传统技术中参数时变处理不足、多尺度预测不协同等问题，能够为电力系统调度、新能源消纳以及电站运维提供精准的概率化决策支持。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于新能源发电预测领域，具体涉及一种基于双层优化框架的光伏功率预测系统及方法。

技术介绍

1、1、物理模型与数据驱动模型的互补需求

2、传统光伏预测中，物理模型依赖组件参数(如标准转换效率、温度影响系数)来计算发电功率，这类模型虽有明确物理原理支撑，但参数会受组件老化、积灰、环境温度等因素影响而动态变化，一旦参数更新不及时，预测误差会明显增大。例如，当光伏板表面积灰厚度增加时，转换效率会下降，但物理模型若仍采用初始参数，预测功率就会高于实际功率。

3、数据驱动模型(如循环神经网络)擅长从历史数据中学习功率变化规律，能捕捉复杂的时间序列特征(如日周期、季节波动)，但缺乏对光伏发电物理机制的理解。比如在沙尘暴天气中，这类模型可能将组件效率衰减误判为普通的气象波动，无法准确反映积灰对功率的影响，导致预测偏差超过正常水平。

4、单一模型难以同时具备物理模型的解释性和数据驱动模型的数据拟合能力，因此需要双层架构——上层优化物理参数以强化机制约束，下层通过数据驱动弥补动态变化捕捉不足，实现优势互补。p>

5、2、参本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于双层优化框架的光伏功率预测系统，其特征在于：包括双层优化框架，所述双层优化框架包括位于上层的参数优化层以及位于下层的预测执行层，

2.根据权利要求1所述的一种基于双层优化框架的光伏功率预测系统，其特征在于，STC条件为辐照度1000W/m2、温度25℃、AM1.5光谱。

3.根据权利要求1所述的一种基于双层优化框架的光伏功率预测系统，其特征在于，在搜索η0参数时，为平衡探索与利用，设置初始探索率为0.3，随着迭代次数增加逐渐降低至0.1，每次评估新参数点后，更新高斯过程模型的均值和协方差函数，逐步收敛到最优解。

4.根据权利要求1所述的一种...

【技术特征摘要】

1.一种基于双层优化框架的光伏功率预测系统，其特征在于：包括双层优化框架，所述双层优化框架包括位于上层的参数优化层以及位于下层的预测执行层，

2.根据权利要求1所述的一种基于双层优化框架的光伏功率预测系统，其特征在于，stc条件为辐照度1000w/m2、温度25℃、am1.5光谱。

3.根据权利要求1所述的一种基于双层优化框架的光伏功率预测系统，其特征在于，在搜索η0参数时，为平衡探索与利用，设置初始探索率为0.3，随着迭代次数增加逐渐降低至0.1，每次评估新参数点后，更新高斯过程模型的均值和协方差函数，逐步收敛到最优解。

4.根据权利要求1所述的一种基于双层优化框架的光伏功率预测系统，其特征在于，在物理模型功率计算模块中，光谱失配因子β在早晨或傍晚，当红外波段能量占比增加时，β值随之降低，而正午时分则最接近标准光谱，温度修正项[1-α·(t-t0)]中，实际温度t采用组件背板上温度传感器数...

【专利技术属性】
技术研发人员：王岩，谢舒扬，谭旭鹏，
申请(专利权)人：中南大学，
类型：发明
国别省市：