[发明专利]计及雾霾影响的光伏功率短期预测方法

权利要求书

1.一种计及雾霾影响的光伏功率预测方法，其特征在于包括如下步骤：

步骤1，选取空气质量指数(AQI)作为衡量雾霾轻重的指标，将其与“天气状况”一同列入光伏功率预测的历史数据源；

步骤2，数据预处理，取光伏电站所记录的1月～6月的数据，环境记录仪每5min采集一次数据，包括光伏功率(kW)、太阳辐照度(W/m²)、光伏板温度(℃)、环境温度(℃)；

步骤3，模糊变量的量化，将模糊性天气状况映射为(0,1)区间上的具体数值；

步骤4，异常数据剔除，即剔除一段时间内，在太阳辐照度明显不为0时，光伏功率为0或接近于0的数据；

步骤5，归一化处理：为避免不同数据的量纲和大小范围可导致预测结果存在误差的问题，用“极差法”对各量进行归一化处理，方法如式(1)所示：

式(1)中，X为归一化处理后的数据；x为归一化处理前的数据；x_min为变量的最小值；

x_max为变量的最大值；

步骤6，构造以太阳辐照度、光伏板温度和天气状况为相似因子的时气象特征向量，计算相似度并排序，选取相似度高的若干相似时数据作为后续BP神经网络法预测模型的训练样本集；

步骤7，将基于相似时计及雾霾影响的BP神经网络预测模型与传统BP神经网络预测模型和基于相似时未考虑雾霾的BP神经网络预测模型的预测结果进行分析比较；

步骤8，建立光伏功率预测模型；由太阳辐照度(X₁)、光伏板温度(X₂)、环境温度(X₃)、AQI(X₄)和天气状况(X₅)数据可以得到一个光伏功率(Y)值；得出模型下光伏输出功率的预测值与实际光伏功率(Y)值间的关系。

2.根据权利要求1所述的一种计及雾霾影响的光伏功率预测方法，其特征在于所述的步骤6中，时气象特征向量如式(1)所示：

X＝[E T_m t] (1)

预测时和第i个历史光伏数据的特征向量x₀、x_i分别为式(2)、(3)所示：

x₀＝[x₀(1),x₀(2),x₀(3)] (2)

x_i＝[x_i(1),x_i(2),x_i(3)](3)。

3.根据权利要求1所述的一种计及雾霾影响的光伏功率预测方法，其特征在于所述的步骤6中，预测时的相似时的具体步骤如下：

(1)从历史数据中，逐时计算第i时与预测时的相似度F_i；

(2)按相似度从大到小的顺序排序，选取相似度F_i≥0.6的数据作为预测时的相似时，利用这组相似时的公开气象数据和光伏电站实际发电数据构成预测模型的训练样本集。

4.根据权利要求1所述的一种计及雾霾影响的光伏功率预测方法，其特征在于所述的步骤5中，进行归一化处理的各量包括光伏功率、太阳辐照度、光伏板温度、环境温度、AQI。