[发明专利]一种光伏系统输出功率预测方法及装置

权利要求书

1.一种光伏系统输出功率预测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取光伏系统输出功率的影响因素值；

基于所述光伏系统输出功率的影响因素值预测光伏系统的输出功率。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述影响因素包括：太阳辐照度、环境温度、相对湿度、风速、风向和大气压力。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述光伏系统输出功率的影响因素值预测光伏系统的输出功率，包括：

对光伏系统输出功率的影响因素值分别作归一化处理；

将经过归一化处理的光伏系统输出功率的影响因素值作为预先建立的BP神经网络预测模型的输入层数据，获得模型输出的光伏系统的输出功率归一化值；

对所述光伏系统的输出功率归一化值作反归一化处理，获得光伏系统的输出功率。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预先建立的BP神经网络预测模型的获取方法，包括：

获取光伏系统历史输出功率样本值及其影响因素样本值；

将所述光伏系统历史输出功率样本值的影响因素样本值作为BP神经网络模型的输入层训练样本，将所述光伏系统历史输出功率样本值作为BP神经网络模型的输出层训练样本，训练BP神经网络模型，获得所述预先建立的BP神经网络预测模型。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取光伏系统历史输出功率样本值及其影响因素样本值，包括：

获取光伏系统的历史输出功率及其影响因素值，并对所述光伏系统的历史输出功率及其影响因素值分别作归一化处理；

将经过归一化处理的光伏系统的历史输出功率及其影响因素值作为所述光伏系统历史输出功率样本值及其影响因素样本值。

6.一种光伏系统输出功率预测装置，其特征在于，所述装置包括：

获取单元，用于获取光伏系统输出功率的影响因素值；

预测单元，用于基于所述光伏系统输出功率的影响因素值预测光伏系统的输出功率。

7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述影响因素包括：太阳辐照度、环境温度、相对湿度、风速、风向和大气压力。

8.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述预测单元，具体用于：

对光伏系统输出功率的影响因素值分别作归一化处理；

将经过归一化处理的光伏系统输出功率的影响因素值作为预先建立的BP神经网络预测模型的输入层数据，获得模型输出的光伏系统的输出功率归一化值；

对所述光伏系统的输出功率归一化值作反归一化处理，获得光伏系统的输出功率。

9.如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述预先建立的BP神经网络预测模型的获取方法，包括：

获取光伏系统历史输出功率样本值及其影响因素样本值；

将所述光伏系统历史输出功率样本值的影响因素样本值作为BP神经网络模型的输入层训练样本，将所述光伏系统历史输出功率样本值作为BP神经网络模型的输出层训练样本，训练BP神经网络模型，获得所述预先建立的BP神经网络预测模型。

10.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述获取光伏系统历史输出功率样本值及其影响因素样本值，包括：

获取光伏系统的历史输出功率及其影响因素值，并对所述光伏系统的历史输出功率及其影响因素值分别作归一化处理；

将经过归一化处理的光伏系统的历史输出功率及其影响因素值作为所述光伏系统历史输出功率样本值及其影响因素样本值。