[发明专利]一种基于改进相似时刻法的分布式光伏功率短期预测方法

权利要求书

1.一种基于改进相似时刻法的分布式光伏功率短期预测方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)初始化设置的综合影响相关度极限值G_M和相似时刻的最小数量N_M；

(2)计算待预测样本中各时刻与相似日样本中各时刻的综合影响相关度；

(3)根据计算所得综合影响相关度满足的大小关系确定相似时刻数量；

(4)根据得到的相似时刻数量分别利用加权法和外推法进行预测，进而通过求取二者平均值获得预测结果；

(5)将实际值与历史日样本各有效出力时刻的预测值进行比较并计算二者的相对误差平方和；

(6)判断相对误差平方和是否取得最小值：若是，则获得待测日时刻j的光伏功率预测值；若不是，则改变初值重新计算。

2.根据权利要求1所述的一种基于改进相似时刻法的分布式光伏功率短期预测方法，其特征在于，步骤(2)具体实现如下：

(2.1)数据的获取及预处理

1)借助模糊排序法，利用历史时刻光伏出力平均值占全天有效出力的比例作为权值折算光伏出力情况，直接将其作为时间因子的量化数据；利用m个历史日样本中时刻j光伏功率平均值来整体衡量时刻j在全天11个时刻中的占比，根据式(1)计算该占比Z_j：

式中：m_ij表示第i个历史日样本中时刻j的光伏功率；

2)对时刻j的m个历史样本按功率大小进行排序，当光伏功率取最大值时赋予Z_j权值为m，取得第二大值时，赋权值为m-1，以此类推，当某时刻光伏功率取得最小值时，赋予Z_j权值为1；并以此获得时间因子的量化数据N_ij：

N_ij＝h_ijZ_j (2)

式中：中间变量h_ij表示赋予赋予各待测时刻的权值；

3)特征符号定义

定义S_ij,T_ij,D_ij,H_ij,W_ij,G_ij,P_ij,N_ij为待测日前第i(i＝0表示待测日)天j时刻的环境气压、环境气温、风力等级、总辐照度、散射辐照度、传感器工作温度、平均电流、时间因子8种影响因素，m为历史日数量；

4)数据归一化

将不同量纲数据的度量尺度限定在预定范围内，根据式(3)计算得到8个特征矩阵f(u_ij)：

式中：u＝S,T,D,H,W,G,P,N；C为常数；u_ij为影响因素类型；

(2.2)影响因素的筛选

分别计算m个历史样本中环境气压、环境气温、风力等级、总辐照度、散射辐照度、传感器工作温度、平均电流、时间因子8种功率影响因素的日平均值作为自变量，将对应历史样本日中的光伏输出功率日平均值作为因变量；

分别根据基于通径分析方法计算得出各影响因素的简单相关系数；以简单相关系数的绝对值0.2作为阈值，筛选大于该阈值的数据作为主要影响因素；经筛选后留下的7种影响因素分别为：环境气压、环境气温、总辐照度、散射辐照度、传感器工作温度、平均电流、时间因子；

(2.3)相关度的计算

1)根据时间“近大远小”原则衡量相关程度，即：距离待预测日远则相关性小，反之则大；根据式(4)利用时间距离线性刻画时间相关度b_i：

式中：i表示待预测日前第i天，b_i表示第i天时间相关度；

2)用任意两个时刻平均电流的差值大小来衡量两时刻出力情况相关程度，差值越大则相关性越小，反之亦然；根据式(5)计算待预测日前第i天与待预测日相同时刻j的平均电流相关度d_ij：

3)利用TOPSIS方法定义最优气象因素T_Y和最差气象因素T_C，根据式(6)、(7)计算两类基准气象因素：

式中：T_Y1—T_Y5和T_C1—T_C5分别为光伏功率与气象因子的5种影响因素，即环境气压、环境气温、总辐照度、散射辐照度、传感器工作温度的最优距离和最差距离；

4)通过简单相关系数作为权重优化TOPSIS法，根据式(8)、(9)计算正向距离M_Zij和反向距离M_Fij：

式中：r₁—r₅分别为环境气压、环境气温、总辐照度、散射辐照度、传感器工作温度的简单相关系数；

根据式(10)计算得到各时刻气象特征与最优气象特征的接近程度M_cij；

式中：0≤M_cij≤1，正向距离M_Zij越小，M_cij越大，越接近最优气象因素；

5)根据式(11)计算得相似日样本与待预测日各时刻的综合气象相关度g_ij：

(2.4)综合影响相关度的计算

利用简单相关系数进行加权，结合气象、负荷、时间三维度因子各类影响因素的相关度，根据式(12)计算得出综合影响相关度G_ij：

式中：r_b、r_d分别表示时间因子和负荷因子的简单相关系数。

3.根据权利要求2所述的一种基于改进相似时刻法的分布式光伏功率短期预测方法，其特征在于，步骤(2.2)中，基于通径分析方法计算得出各影响因素的简单相关系数的具体实现方式如下：

(2.2.1)直接通径系数的计算方法

x_a与y则分别代表自变量和因变量，均包含m组数据；根据式(13)计算得到x_a与y的直接通径关系r_1,a：

式中：x_a,t为第a种影响因素的第t个样本值；y_t为y的第t个样本值；b_a为偏回归系数；m为选取的历史日数量；

(2.2.2)间接通径系数的计算方法

首先根据式(14)计算任意两个自变量x_a与x_a+1之间的相关系数r_2a,a+1：

根据式(15)计算x_a通过x_a+1对y的间接通径系数r_2a,a+1：

r_2a,a+1＝r_a,a+1r_1,a+1 (15)

(2.2.3)简单相关系数的计算方法

结合(2.1)、(2.2)两类通径系数的特征，综合衡量影响因素本身对预测结果的影响及该影响因素通过其他类型因素对预测结果的影响，根据式(16)计算x_a与y的简单相关系数r_a：

r_a＝r_1,a+∑_o≠ar_2a,o (16)

式中：r_2a,o为第a种影响因素关于除a以外的第o种影响因素的间接通径系数。