[发明专利]一种光伏系统发电功率实时预测方法及装置

说明书

本发明提供了一种光伏系统发电功率实时预测方法及装置，包括步骤：A、获取指定日期的历史天气数据和相应日期的历史光伏电站运行数据；B、将所述历史天气数据按照天气类型，分类为不同天气类型对应的历史天气数据；并将所述历史光伏电站运行数据和对应时间的天气类型建立映射关系；并将每日光伏电站运行数据添加数据标签；C、根据数据标签获取历史光伏电站运行数据对应的不同天气类型下的历史天气数据，并将其进行数据清洗和归一化处理；D、根据处理后的数据分别获取不同天气类型对应的光伏系统发电功率实时预测模型；E、选择对应当前天气类型的光伏系统发电功率实时预测模型，以预测当前光伏系统的发电功率。由上，提高了发电功率预测精度。

技术领域

本发明涉及可再生能源技术领域，特别涉及一种光伏系统发电功率实时预测方法及装置。

背景技术

光伏系统的理论发电功率计算，在光伏发电领域拥有较高的实用价值。高精度且实时的应发电功率计算结果，一方面可以帮助电站业主及时发现电站发生的故障或性能下滑等问题，量化问题导致的发电量损失；另一方面对于电网，可帮助其对通过不法手段骗取高额补贴的光伏发电用户实现有效监管，及时发现上网电量明显高于应发电量的异常情况。

光伏发电是一个多变量耦合的非线性过程，其中最主要的变量是太阳辐射和电池板的温度，而光伏电站能够接收到的太阳辐射大小以及电池板的温度高低，与电站所处地区的气候条件息息相关。

目前的光伏应发电功率(理论发电功率)计算技术，通常通过光伏电站的气象及发电功率数据采集装置和数据仓库技术对光伏电站历史运行数据进行大量收集，在海量历史数据中学习气象变量和电站出力之间的统计规律，并提取出相应的关联规则。该技术一方面需要消耗大量的数据计算资源，另一方面基于大量历史数据的建模，实际上抹平了历史数据中不同日期的不同发电特征，计算不精确。

发明内容

有鉴于此，本发明的主要目的在于，提供一种光伏系统发电功率实时预测方法，通过对电站当地的天气预报数据进行分析，自动将数据分为几种天气类型，并按照不同天气类型对训练数据进行分类，分别对各类数据单独进行建模计算，以提高计算的精度。

本发明提供一种光伏系统发电功率实时预测方法，所述方法包括以下步骤：

A、获取指定日期的历史天气数据和相应日期的同一地区的历史光伏电站运行数据；

B、将所述历史天气数据按照天气类型，分类为不同天气类型对应的历史天气数据；并将所述历史光伏电站运行数据和对应日期的天气类型建立映射关系；并将每日光伏电站运行数据添加数据标签；

C、根据所述数据标签获取历史光伏电站运行数据对应的不同天气类型下的历史天气数据；

D、将所述不同天气类型下的光伏电站运行数据和历史天气数据作为训练数据，分别训练不同天气类型对应的光伏系统发电功率实时预测模型；

E、根据当前的天气类型，选择对应该天气类型的光伏系统发电功率实时预测模型；并将当前天气数据输入选择后的光伏系统发电功率实时预测模型，以预测当前光伏系统的发电功率。

由上，本申请通过对电站当地的天气预报数据进行分析，自动将数据分为几种天气类型，并按照不同天气类型对训练数据进行分类，分别对各类数据单独进行建模计算，以提高计算的精度。

优选地，所述天气数据包括但不限于：不同日期对应的天气类型、环境温度、光照强度；

其中，所述天气类型包括但不限于：阴、晴、多云、雨、雾、雪；

所述光伏电站运行数据包括但不限于：不同时间、光照强度、环境温度下的发电效率、发电功率值。

优选地，所述步骤C还包括：

将所述历史光伏电站运行数据和所述历史天气数据进行数据清洗和归一化处理。