[发明专利]基于多元时间序列及回归分析的辐照预测方法

权利要求书

1.基于多元时间序列及回归分析的辐照预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)获取预测日前n日内每日上午时段中每小时的历史辐照数据和历史气象数据，以天为单位分别对获取的历史辐照数据和历史气象数据进行归一化处理；

(2)基于多元线性回归模型建立各项气象数据与辐照数据之间的回归方程；

(3)将步骤(1)得到的预测日前n日上午时段的历史气象数据代入步骤(2)建立的回归方程中，得到预测日前n日上午时段辐照数据的线性回归预测值，根据步骤(1)得到的归一化的历史辐照数据实测值与辐照数据线性回归预测值之间的预测误差建立误差自回归方程；

(4)获取预测日当天上午时段的各项气象数据，并对各项气象数据进行归一化处理，将归一化后的各项气象数据代入步骤(2)建立的回归方程，得到预测日上午时段辐照数据的线性回归预测值，将预测日前1日的预测误差代入步骤(3)建立的误差自回归方程中，得到预测日的预测误差，将预测日上午时段辐照数据的线性回归预测值与预测日的预测误差相加，得到预测日上午时段辐照数据的线性回归预测值的校正值；

(5)将步骤(4)得到的预测日上午时段辐照数据的线性回归预测值的校正值进行反归一化处理，得到预测日上午时段的辐照预测结果；

(6)获取预测日前n日内每日下午时段中每小时的历史辐照数据和历史气象数据，以天为单位分别对获取的历史辐照数据和历史气象数据进行归一化处理，按照步骤(2)-(5)，最终得到预测日下午时段的辐照预测结果。

2.根据权利要求1所述基于多元时间序列及回归分析的辐照预测方法，其特征在于：所述上午时段为每日的6～12时，下午时段为每日的13～17时。

3.根据权利要求1所述基于多元时间序列及回归分析的辐照预测方法，其特征在于：所述各项气象数据包括温度数据、相对湿度数据、云量数据和风速数据。

4.根据权利要求1所述基于多元时间序列及回归分析的辐照预测方法，其特征在于，步骤(3)中所述误差自回归方程如下式所示：

ε_t(j)＝θ_tε_t(j+1),j＝1,2,…,n-1

上式中，ε_t(j)表示预测日前j天t时刻归一化的历史辐照数据实测值与辐照数据线性回归预测值之间的预测误差，θ_t为自回归系数，由如下公式确定：

5.根据权利要求1所述基于多元时间序列及回归分析的辐照预测方法，其特征在于，所述归一化处理的公式如下：

上式中，X₁为待归一化序列，X_max为待归一化序列中的最大值，X_min为待归一化序列中的最小值，X_norm为归一化之后的结果。

6.根据权利要求1所述基于多元时间序列及回归分析的辐照预测方法，其特征在于，所述反归一化处理的公式如下：

上式中，为待反归一化序列，分别表示中的最大值和最小值，X₂为反归一化的结果。