[发明专利]一种光伏超短期预测方法及系统

权利要求书

1.一种光伏超短期预测方法,其特征是，包括：

对卫星可见光云图进行像素标准化处理，将标准化云图进行去底操作，获得只包含云信息的图像；可见光云图进行像素标准化处理时，以地面反射图像为标准确定最优参数A，利用最优参数A进行云图的标准化处理，以减小可见光云图的日内差异性，其中，A为实验系数，与卫星与观测站所处的相对位置有关；

利用只包含云信息的图像对未来超短期时刻目标区域的云图进行预测；云图进行预测：

建立待测区域，寻找待测区域中每一个格点所对应的云顶高度，同时为每一格点处匹配与云顶高度所对应的未来时刻预测风速，将待测区域中的所有风速进行均值化，得到待测区域的总风速矢量；

利用总风速矢量进行外推，获得下一时刻云图所在位置，不断变换待测区域，选取下一时刻的预测云图；

将预测云图输入至卷积神经网络，获得云遮挡因子；

融合云遮挡因子及与光伏功率或辐照度进行相关的影响因素，建立和光伏功率或辐照度的映射关系，利用该关系对待预测量进行预测。

2.如权利要求1所述的一种光伏超短期预测方法,其特征是，将标准化云图进行去底操作，具体为：将标准化云图与地面反射图像作差进而得到只包含云信息的图像。

3.如权利要求1或2所述的一种光伏超短期预测方法,其特征是，地面反射图像的获取为：将标准化的云图按时间点划分为若干个标准云图集，在每个标准云图集中，得到每个像素的最小值，形成最小像素矩阵即地面反射图像。

4.如权利要求1所述的一种光伏超短期预测方法,其特征是，最优参数A获取为：当不同时间点的地面反射图像之间最相似且取值范围适中时，此时对应的A即为最优参数。

5.如权利要求1所述的一种光伏超短期预测方法,其特征是，建立待测区域时，以目标区域所在范围为中心区域，选取大区域，大区域中建立长宽规格与中心区域相同的矩形区域，即为待测区域；

不断变换待测区域，寻求与下一时刻云图所在位置与中心区域重合最多的区域，将其选取为下一时刻的预测云图。

6.一种光伏超短期预测系统,其特征是，包括：

可见光云图处理模块，被配置为：对卫星可见光云图进行像素标准化处理，将标准化云图进行去底操作，获得只包含云信息的图像；可见光云图进行像素标准化处理时，以地面反射图像为标准确定最优参数A，利用最优参数A进行云图的标准化处理，以减小可见光云图的日内差异性，其中，A为实验系数，与卫星与观测站所处的相对位置有关；

云图预测模块，被配置为：利用只包含云信息的图像对未来超短期时刻目标区域的云图进行预测；云图进行预测：

建立待测区域，寻找待测区域中每一个格点所对应的云顶高度，同时为每一格点处匹配与云顶高度所对应的未来时刻预测风速，将待测区域中的所有风速进行均值化，得到待测区域的总风速矢量；

利用总风速矢量进行外推，获得下一时刻云图所在位置，不断变换待测区域，选取下一时刻的预测云图；

预测模块，被配置为：将预测云图输入至卷积神经网络，获得云遮挡因子；

融合云遮挡因子及与光伏功率或辐照度进行相关的影响因素，建立和光伏功率或辐照度的映射关系，利用该关系对待预测量进行预测。

7.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征是，该程序被处理器执行时执行权利要求1-5任一所述的方法的步骤。

8.一种计算装置,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征是，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1-5任一所述的方法的步骤。