[发明专利]一种基于太阳辐射气候特征识别的光伏功率预测方法

权利要求书

1.一种基于太阳辐射气候特征识别的光伏功率预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)定义天气类型指数SCF，并根据天气类型指数SCF将不同时次对应的天气状态数据进行归类划分；

2)对每类天气状态数据分别选择斜面辐射模型进行斜面入射总辐射的预测；

3)构建预测光伏阵列直流发电功率；

4)构建逆变器模型，并根据光伏阵列直流发电功率预测值计算得到光伏阵列交流发电功率，完成光伏功率的预测。

2.根据权利要求1所述的一种基于太阳辐射气候特征识别的光伏功率预测方法，其特征在于，所述的步骤1)中，天气状态数据包括地理纬度、气象、太阳辐射和光伏出力的历史数据以及修正清晰度指数和水平面直射比，所述的光伏出力包括输出直流功率和输出交流功率。

3.根据权利要求1所述的一种基于太阳辐射气候特征识别的光伏功率预测方法，其特征在于，所述的步骤1)中，在归类划分前，根据太阳高度角对天气状态数据进行筛选，当太阳高度角大于10度时，则进行归类划分，否则进行数据筛选直到太阳高度角大于10度后进行归类划分。

4.根据权利要求1所述的一种基于太阳辐射气候特征识别的光伏功率预测方法，其特征在于，所述的步骤1)中，天气类型指数SCF与修正清晰度指数k′_T、水平面直射比B_d和总云量C相关，其表达式为：

SCF＝ω₁B_d+ω₂k′_T+ω₃(1-C)

其中，ω₁、ω₂、ω₃为权重，并且总和为1。

5.根据权利要求4所述的一种基于太阳辐射气候特征识别的光伏功率预测方法，其特征在于，所述的步骤1)中，天气状态数据进行归类划分的天气类型共有4类，具体为：

1型：0≤SCF＜0.10，天气条件最差，代表晴天小雨、阵雨、小雪、轻雾、霾、中雨及以上、和/或中雪及以上的天气情况；

2型：0.10≤SCF＜0.25，天气条件较差，代表多云、阴转多云、多云转阴的天气情况；

3型：0.25≤SCF＜0.55，天气条件次好，代表晴转多云或多云转晴的天气情况；

4型：0.55≤SCF＜1，天气条件最好，代表晴天的天气情况。

6.根据权利要求5所述的一种基于太阳辐射气候特征识别的光伏功率预测方法，其特征在于，所述的步骤3)中，斜面辐射模型包括Reindl模型和LiuJordan模型，当天气类型为1型、2型时，则选择Reindl模型计算光伏阵列斜面入射总辐射，当天气类型为3型、4型时，则选择LiuJordan模型计算光伏阵列斜面入射总辐射。

7.根据权利要求4所述的一种基于太阳辐射气候特征识别的光伏功率预测方法，其特征在于，为降低太阳高度角对清晰度指数的影响，对清晰度指数进行修正，则修正清晰度指数k′_T的表达式为：

其中，k_T为清晰度指数，m为大气质量，E_sc、γ、δ分别为太阳常数、日地距离变化引起大气层上界的太阳辐射通量修正值和赤纬角，ω分别为纬度和时角，I为水平面总辐射，I₀为大气层外水平面上太阳辐射量。