[发明专利]基于模糊规则的光伏出力2D区间预测方法

权利要求书

1.一种基于模糊规则的光伏出力2D区间预测方法，其特征在于：包括如下步骤：

步骤1：输入待预测光伏发电系统的本地电气和气象数据，以及互联网气象数据；

步骤2：对输入数据中的各类型数据进行预处理，包括进行脏数据处理、数据扩充处理和数据规范化处理；

步骤3：基于光伏系统的时间序列、地理经度纬度和光伏组件倾斜角数据，利用REST模型计算理论直射辐射强度和散射辐射强度，并利用历史数据对其进行修正，进而得到待预测日的晴空倾斜面总辐射强度，并以此修正功率晴空模型的功率数据；

步骤4：利用相应计算的晴空指数和晴空功率数据，建立持久2D区间预测模型；

步骤5：构造2D区间预测的输入向量，利用构造的输入向量建立支持向量回归机2D区间预测模型；

步骤6：利用专家知识判断建立模糊回归方程，根据天气类型和前次预测偏差修改持久2D区间预测模型和支持向量回归机2D区间预测模型的组合系数；

步骤7：建立第二重模糊规则，对2D区间预测结果进行偏差调整。

2.如权利要求1所述的基于模糊规则的光伏出力2D区间预测方法，其特征在于：所述步骤4中，建立持久2D区间预测模型的过程如下：

4.1)计算t-h+1到t间隔的晴空指数序列，h是预测的时间尺度，t是指预测初始时刻，公式如下：

式中k_I是晴空指数序列，P_i为预测时间t-h+1到t间隔内的历史数据序列，为与之对应的晴空功率序列；

4.2)计算t-h+1到t间隔内的晴空指数最大值和最小值，公式如下：

k_max＝max(k₁,…k_h)

k_min＝min(k₁,…k_h)

式中max为求最大值函数，min为求最小值函数；

4.3)计算t+1至t+h时间间隔内晴空功率的最大值和最小值，计算公式如下：

式中中为计算出的t+1至t+h时间间隔的晴空功率数据序列；

4.4)计算t+1至t+h时间间隔的功率最大最小值，得到的P_max,t+1，P_min,t+1即为持久模型预测2D区间的上界和下界，

3.如权利要求1或2所述的基于模糊规则的光伏出力2D区间预测方法，其特征在于：所述步骤5中，建立支持向量回归机2D区间预测模型过程如下：

5.1)首先利用晴空指数序列计算输出功率的变异度，计算的时间间隔是t-h+1到t，

5.2)计算光伏系统本地的直射辐射度G_DNI、散射辐射度G_DHI、水平总辐射度G、倾斜面总辐射强度G_t、输出功率P、组件温度T、实地风速W_s2在t-h+1至t时间间隔内的最大值和最小值，计算气象数据的环境温度T_a、环境湿度RH、大气压p、空气可见度Cl、风速W_s、天气类型A、天顶角余弦值cos(θ)、时角ω、修正后的理论倾斜面总辐射度晴空功率P_i^cl在t+1至t+h时间间隔内的最大值和最小值；

5.3)利用支持向量回归机建立2D区间预测模型，以上述计算的数据作为输入向量和实际输出功率的上界和下界作为目标输出，分别建立2D区间的上界预测模型和下界预测模型。