[发明专利]光伏发电功率预测方法和系统

权利要求书

1.一种光伏发电功率预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

根据历史数据，采用相关性分析方法获取辐射强度预测相关时刻和发电功率预测相关时刻，所述历史数据包括太阳辐射强度、温度和光伏发电功率，所述辐射强度预测相关时刻指太阳辐射强度与预测时刻的太阳辐射强度相关系数高于辐射相关阈值的时刻，所述发电功率预测相关时刻指太阳辐射强度和光伏发电功率与所述预测时刻的光伏发电功率相关系数高于功率相关阈值的时刻；

提取所述历史数据中所述辐射强度预测相关时刻的太阳辐射强度，并进行灰色关联度分析，得到太阳辐射强度预测样本；

采用BP神经网络对所述太阳辐射强度预测样本进行训练，得到太阳辐射强度预测模型；

将预测日所述辐射强度预测相关时刻的太阳辐射强度作为所述太阳辐射强度预测模型的输入，计算预测日所述预测时刻的太阳辐射强度；

提取所述历史数据中预测日之前所述发电功率预测相关时刻的太阳辐射强度和光伏发电功率，以及所述预测时刻的温度和太阳辐射强度，得到光伏发电功率预测样本；

采用BP神经网络对所述光伏发电功率预测样本进行训练，得到光伏发电功率预测模型；

将预测日所述发电功率预测相关时刻的太阳辐射强度和光伏发电功率，以及所述预测时刻的太阳辐射强度和温度作为所述光伏发电功率预测模型的输入，计算预测日所述预测时刻的光伏发电功率。

2.根据权利要求1所述的光伏发电功率预测方法，其特征在于，所述根据历史数据，采用相关性分析方法获取辐射强度预测相关时刻和发电功率预测相关时刻的步骤，包括以下步骤：

提取所述历史数据中所述预测日之前，所述预测时刻及预测时刻前设定时间段内的太阳辐射强度；

根据分别计算所述设定时间段内各时刻点的太阳辐射强度，与所述预测时刻的太阳辐射强度的相关系数，其中，cov(X,Y)＝E[X-E(X)]E[Y-E(Y)]，X为预测时刻的太阳辐射强度，Y为设定时间段内一时刻点的太阳辐射强度，ρ_XY表示X和Y的相关系数，cov(X,Y)表示X和Y的协方差，E(X)和E(Y)分别表示X和Y的期望，D(X)和D(Y)分别表示X和Y的方差；

提取所述设定时间段内，太阳辐射强度与所述预测时刻的太阳辐射强度相关系数高于辐射相关阈值的时刻，得到所述辐射强度预测相关时刻；

提取所述历史数据中所述预测日之前，所述预测时刻的光伏发电功率及预测时刻前设定时间段内的太阳辐射强度和光伏发电功率；

根据分别计算所述设定时间段内各时刻点的太阳辐射强度和光伏发电功率，与所述预测时刻的光伏发电功率的相关系数，其中cov(X',Y')＝E[X'-E(X')]E[Y'-E(Y')]，X'为预测时刻的光伏发电功率，Y'为设定时间段内一时刻点的太阳辐射强度或光伏发电功率，ρ_X'Y'表示X'和Y'的相关系数，cov(X',Y')表示X'和Y'的协方差，E(X')和E(Y')分别表示X'和Y'的期望，D(X')和D(Y')分别表示X'和Y'的方差；

提取设定时间范围内，太阳辐射强度和光伏发电功率与所述预测时刻的光伏发电功率相关系数高于功率相关阈值的时刻，得到所述发电功率预测相关时刻。