[发明专利]海量分布式光伏电站发电功率超短期预测方法和系统

说明书

一种海量分布式光伏电站发电功率超短期预测方法，包括：S1.预处理数据、S2.训练模型以及S3.预测功率。一种海量分布式光伏电站发电功率超短期预测系统，气象数据发布平台及分布式光伏站点将实时的气象及功率数据传输至数据预处理模块，经预处理后存入数据存储模块，数据存储模块将训练所需数据传输至模型训练模块，经训练得到CNN‑LSTM模型组并传入功率预测模块，功率预测模块接收分布式光伏站点传输的预测请求进行处理，最后将预测响应下发至指定光伏站点。本发明提供的技术方法无需高分辨率的NWP及实时辐照信息，仅基于各分布式光伏站点的历史功率数据以及低代价的气象平台数据，即实现了对单个分布式光伏站点精准的超短期功率预测。

技术领域

本发明属于新能源发电技术领域，尤其涉及一种基于历史光伏功率数据的海量分布式光伏电站发电功率超短期预测系统。

背景技术

近年来，分布式光伏发电因具有因地制宜、安置灵活、就地利用、分布广泛等特点，得到了国家政策的重视及快速发展。截至2021年底，其累计装机容量已达3.06亿KW，同比增长26.7％。然而光伏发电出力因受太阳辐照强度、大气温度、大气湿度、风速风向等气象因素影响，具有随机性、波动性等缺点，尤其当其渗透率过高时，将严重影响电网的安全稳定运行。与此同时，分布式光伏处于“四遥”水平较低的中低压配电网，长期处于新能源调控“盲区”，给电网运行带来了巨大挑战。因此为保证配电网的安全可靠运行，有必要对配电网中的分布式光伏进行调控，而实现有效调控的前提是首先实现对分布式光伏出力的超短期预测。

目前分布式光伏电站功率的超短期预测有着多种多样的方法，但是预测精度仍然不高，多数预测方法是将分布式光伏站点进行网格化处理，并且需要获取代价较高的高分辨率数值天气预报(Numerical Weather Prediction，NWP)及实测辐照度，无法满足海量分布式光伏电站的预测要求。因此需要一种能够精准预测海量分布式光伏电站单站点发电功率，并且不需要高昂气象数据代价的超短期功率预测系统。

发明内容

本发明要克服现有技术的上述缺点，提供一种基于历史光伏功率数据的海量分布式光伏电站发电功率超短期预测系统及方法，以便在无高分辨率的NWP情况下对海量分布式光伏电站单站点进行超短期功率预测。

本发明解决其技术问题所采用的方案为：

一种海量分布式光伏电站发电功率超短期预测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1.预处理数据、S2.训练模型以及S3.预测功率，三步骤系统启动时按顺序执行，在系统稳定运行期间同步执行；

S1.预处理数据；

步骤S1-1：根据各分布式光伏站点同步上传的各分布式光伏站点的实时功率数据，记录第i个光伏站点的经纬度为(x_i，y_i)，每Δt时间上传一次数据，第k次的功率为P_ik，温度为T_ik；，风速为WS_ik；

步骤S1-2：根据气象数据发布平台发布的实时气象数据，以第i个光伏站点为原点，东方向及北方向分别记为东西方向和南北方向的正方向，将风向分别分解到东西方向与南北方向，若第k次的风向与正方向相同则记为1，否则为-1，无风向则记为0，记录此时的东西风向与南北风向为(WX_ik，WY_ik)；

步骤S1-3：记录第k次上传数据经预处理后的数据为D_k，并将其传输至数据存储模块，具体表达式如下：

式中：D_ik为第k时刻、第i个分布式光伏站点的数据信息；

S2.训练模型；

步骤S2-1：判断模型是否需要更新，若是则进入步骤S2-2，若否则继续等待；