[发明专利]一种光伏功率预测方法

权利要求书

1.一种光伏功率预测方法，其特征在于其采用物理模型预测、环境因素的神经网络预测和滚动神经网络预测分别进行预测，以物理模型预测的功率值为P0、环境因素的神经网络预测的功率值为P1、滚动神经网络预测的功率值为P2、最终预测的功率输出值为P，则：

若P1>P0且P2>P0，则P=P0；

若P1>P0>P2，则P=P2；

若P2>P0>P1，则P=P1；

若P1<P0且P2<P0，则P=(P1+P2)/2。

2.根据权利要求1所述的光伏功率预测方法，其特征在于所述的物理模型预测中根据光伏组件性能参数及监测变量，采用如下公式计算预测的电流值（I）：

                                     （1-16）

                                      （1-17）

                    （1-18）

 （1-19）

       （1-20）

                                    （1-21）

                                     （1-22）

                               （1-23）

                                       （1-24）

 （1-25）

          （1-26）

          （1-27）

其中T^*为光伏电池温度，单位为K；

T_tair为检测的环境温度，单位为K；

K为光照强度变化时光伏电池温度系数；

T_q为天气状况指数；

Z为空气质量指数；

T_ref为参考温度，单位为℃；

S为光照强度指数，单位为；

S_ref为标准状况下光照强度，为1000 ；

A 为温度补偿系数；

B 为光照强度补偿系数；

C 为温度补偿系数；

d T^*，dS^*，dI^*，dU^*分别为为温度、光照强度、电流、电压的修正量；

I_SC为短路电流，单位为A；

U_OC为开路电压，单位为V；

I_m为最大功率点输出电流，单位为A；

U_m最大功率点的输出电压， 单位为V；

I_SC^**，I_m^**，U_OC^**，U_m^**，分别为修正后的电流、电压；

I为预测的光伏电池输出电流，单位为A  ；

C₁，C₂为中间参数；

所述的监测变量选自环境温度、光照强度、天气状况和空气质量。