[发明专利]光伏电站年出力保证率模型优化方法

权利要求书

1.光伏电站年出力保证率模型优化方法，其特征在于，包括：

步骤1、获取拟建光伏电站的年出力保证率数据集；所述获取拟建光伏电站的年出力保证率数据集具体包括：

步骤101、收集拟建光伏电站设置距离内的多个测光塔和气象站点的观测数据；

步骤102、通过Kriging插值后得到拟建光伏电站位置的气象数据；

步骤103、将插值的结果数据输入PVsyst软件进行仿真，获取拟建光伏电站的逐小时出力数据集；

步骤104、通过拟建光伏电站的逐小时出力数据集计算得到拟建光伏电站的年出力保证率数据集；

步骤2、收集拟开发光伏电站位置区域内已投产光伏电站的某一年的逐小时出力数据集，计算得到实际光伏电站运行年出力保证率数据集；

步骤3、将部分拟建光伏电站的年出力保证率数据集作为训练样本，输入年出力保证率模型的神经网络，以对应的实际光伏电站运行年出力保证率数据集为期望输出，进行神经网络拟合；

步骤4、将剩余部分拟建光伏电站的年出力保证率数据集作为检验数据，输入训练后的神经网络，将得到的输出与实际光伏电站运行年出力保证率数据集作比较，输出无误则神经网络分析模块训练成功，并对应输出优化的年出力保证率数据集；

步骤5、将拟建光伏电站的年出力保证率数据集与对应的实际光伏电站运行年出力保证率数据集进行对比及拟合，得到初始误差；

步骤6、将优化输出的年出力保证率数据集与对应的实际光伏电站运行年出力保证率数据集进行对比及拟合，得到优化误差；

步骤7、将初始误差与优化误差比较，根据比较结果对光伏电站年出力保证率模型的优化程度进行判断，若优化误差低于初始误差，并且优化后的年出力保证率在高出力及低出力的情况下与实际运行年出力保证率的误差降低，则判断光伏电站年出力保证率模型优化成功。

2.根据权利要求1所述的光伏电站年出力保证率模型优化方法，其特征在于，步骤5中，所述初始误差包括平均绝对误差与平均相对误差；

所述平均绝对误差的计算公式如下：

Δ_i＝X_i-Y_i，Δ_i为第i个数据的绝对误差值，为平均绝对误差，X_i为第i个Kriging插值计算后得到的年出力保证率数据，Y_i为第i个实际光伏电站计算后得到的年出力保证率数据，N为时段内出力保证率个数，N为大于0的整数。

3.根据权利要求2所述的光伏电站年出力保证率模型优化方法，其特征在于，所述平均相对误差的计算公式如下：

δ_i为第i个数据的相对误差值，为平均相对误差。

4.根据权利要求1所述的光伏电站年出力保证率模型优化方法，其特征在于，步骤3，输入年出力保证率模型的神经网络之前还包括：设置神经网络参数，参数具体包括隐含层的数量、隐含层神经元的个数以及训练函数。