[发明专利]基于模糊规则的光伏出力2D区间预测方法

说明书

一种基于模糊规则的光伏出力2D区间预测方法，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；步骤3：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：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，建立支持向量回归机2D区间预测模型；步骤6：建立第一重模糊规则，利用建立的模糊隶属度函数修改持久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，并根据规则对2D区间预测结果进行偏差调整。本发明预测2D区间实际有效、结果可信度高。

技术领域

本发明涉及一种基于模糊规则的光伏出力2D区间预测方法，主要包括一种光伏出力持久2D区间预测模型，支持向量回归机2D区间预测模型和利用双重模糊策略的优化方法。

背景技术

分布式光伏发电技术有巨大的商业价值，在未来电力系统中将发挥重大作用。由于光伏出力具有随机性、间歇性和波动性，不能由电力系统轻易地接纳，预测技术是有效的解决途径之一，但目前的预测方法大都集中在点功率的预测上。由于光伏出力影响因素复杂,目前国内服务于光伏的气象预报系统尚不完善，预测精度受限，往往难以达到可应用的要求。2D区间预测可以很好地解决这个问题。2D区间预测是预测一个合理的区间值，包含一个上界和下界。2D区间预测得到反映更多变化信息的预测区间，这有助于评估未来时段的不确定性，提高实际应用价值，因此实现有效的2D区间预测模型非常必要。

发明内容

为了克服现有技术中无法实现准确有效的2D区间预测方法的缺点，本发明提供一种预测2D区间实际有效、结果可信度高的基于模糊规则的光伏出力2D区间预测方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种基于模糊规则的光伏出力2D区间预测方法，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：建立第一重模糊规则，利用建立的模糊隶属度函数修改持久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，并根据规则对2D区间预测结果进行偏差调整。

进一步，所述步骤4中，建立持久2D区间预测模型的计算过程如下：

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)