[发明专利]一种光伏电站发电能力预测方法及装置

说明书

本申请提供了一种光伏电站发电能力预测方法及装置，该方法通过多个光伏电站的历史月发电量数据输入到聚类模型，得到所述聚类模型输出的聚类结果，实现将差异在设定差异阈值范围内的光伏电站的历史月发电量数据聚类为一个簇，在基于簇中光伏电站的历史月发电量数据，确定发电量走势曲线之后，将发电量走势曲线对应的发电能力类别，作为簇中各个光伏电站的发电能力，相比于分别对各个光伏电站的发电能力预测，能提高预测的效率。并且，基于月发电量数据，确定的发电量走势曲线能客观的反应发电能力，可以保证预测的客观性。

技术领域

本申请涉及光伏发电技术领域，特别涉及一种光伏电站发电能力预测方法及装置。

背景技术

光伏发电作为一种清洁环保、可持续、建设周期短新能源，近年来呈现跃迁式增长，未来将逐步取代传统能源成为电网电源的主流。

其中，对光伏电站进行精准的发电能力预测不仅可以为电网的优化调度决策提供可靠依据，还可为风、光、储等多能能源互补协调控制提供技术支撑，保障电网的安全稳定运行。

但是，如何对光伏电站的发电能力进行预测成为问题。

发明内容

为解决上述技术问题，本申请实施例提供一种光伏电站发电能力预测方法及装置，以达到提高发电能力预测效率的目的，技术方案如下：

一种光伏电站发电能力预测方法，包括：

获取多个光伏电站的历史月发电量数据；

将多个光伏电站的历史月发电量数据输入到聚类模型，得到所述聚类模型输出的聚类结果，所述聚类结果包括至少一个簇，所述簇中任意两个光伏电站的历史月发电量数据之间的差异在设定差异阈值范围内，所述聚类模型为预先基于多个不同光伏电站的历史月发电量数据对聚类算法训练得到的模型；

对每个所述簇，基于所述簇中光伏电站的历史月发电量数据，确定发电量走势曲线，将所述发电量走势曲线对应的发电能力类别，作为所述簇中各个光伏电站的发电能力类别。

所述将多个光伏电站的历史月发电量数据输入到聚类模型，包括：

按照光伏电站的并网运行日期，对多个光伏电站的历史月发电量数据进行分类，得到多组数据集合，每组所述数据集合中的光伏电站的并网运行日期相同；

对每组所述数据集合，将所述数据集合中光伏电站的历史月发电量数据输入到聚类模型。

所述将所述数据集合中光伏电站的历史月发电量数据输入到聚类模型，包括：

判断所述数据集合中光伏电站的历史月发电量数据是否缺失数据；

若缺失数据，则对所述数据集合中光伏电站的历史月发电量数据进行补充；

和/或，判断所述数据集合中光伏电站的历史月发电量数据中是否存在异常数据；

若存在异常数据，则剔除所述数据集合中光伏电站的历史月发电量数据中的异常数据；

在对所述数据集合中光伏电站的历史月发电量数据进行补充，和/或，剔除所述数据集合中光伏电站的历史月发电量数据中的异常数据之后，对所述数据集合中光伏电站的历史月发电量数据进行归一化处理；

将所述数据集合中归一化处理后的光伏电站的历史月发电量数据输入到聚类模型。

所述基于所述簇中光伏电站的历史月发电量数据，确定发电量走势曲线，包括：

从所述簇中选择其中一个光伏电站的历史月发电量数据，作为目标历史月发电量数据；

在以月份为横坐标，月发电量数据为纵坐标的坐标系下绘制所述目标历史月发电量数据对应的坐标点，将所述坐标点组成的曲线，作为发电量走势曲线。