[发明专利]一种光伏功率预测系统及方法

说明书

本发明公开了一种光伏功率预测系统及方法，涉及光伏发电技术领域，解决了现有技术难以准确量化环境数据中不确定因素的影响，导致光伏功率的预测精度无法满足要求的技术问题；本发明基于环境数据、云团影响系数和对应的光伏功率整合生成标准训练数据；本发明基于环境数据中的云团特征计算云团影响系数，保证功率预测模型能够在各种云团情况下准确完成功率预测；本发明根据云团特征计算在云团影响下对应功率预测周期内光伏面板区域的有效工作面积；将有效工作面积带入到云团影响模型中获取云团影响系数；本发明在计算有效工作面积时，不仅考虑了云团未覆盖区域，而且对云团覆盖区域进行了转化，提高了云团影响系数的准确合理性。

技术领域

本发明属于光伏发电领域，涉及光伏功率预测技术，具体是一种光伏功率预测系统及方法。

背景技术

太阳能开发利用已经成为能源转型的重要领域，光伏发电全面进入规模化发展，呈现出良好的发展前景。与此同时，光伏发电也面临着气象等因素的影响，存在较强的间歇性和波动性问题，制约着高比例光伏发电在电网中的应用。

光伏发电功率受环境因素影响较大，在不同的天气环境下表现出不同的发电特点，因此光伏发电功率的预测主要是按照季节或者天气类型来进行预测。一般是对历史光伏发电数据整理提取，获取环境数据以及对应的光伏功率，并对人工智能模型进行训练，接着联合环境预测数据完成光伏功率预测。现有技术基于电站历史数据和天气预报对光伏功率进行预测，而没有考虑云团等不确定因素的影响，导致光伏功率的预测精度无法满足要求；因此，亟须一种光伏功率预测系统及方法。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一；为此，本发明提出了一种光伏功率预测系统及方法，用于解决现有技术难以准确量化环境数据中不确定因素的影响，导致光伏功率的预测精度无法满足要求的技术问题。

为实现上述目的，本发明的第一方面提供了一种光伏功率预测系统，包括中枢分析模块，以及与之相连接的数据采集模块；所述数据采集模块分别与数据库和气象平台相连接；中枢分析模块通过数据采集模块从数据库中获取历史光伏数据；提取历史光伏数据中的环境数据，识别环境数据中云团特征，并计算云团影响系数；基于环境数据、云团影响系数和对应的光伏功率整合生成标准训练数据；

中枢分析模块基于标准训练数据训练人工智能模型，获取功率预测模型；通过气象平台获取气象预测数据，对气象预测数据识别整合获取功率预测数据，结合功率预测模型完成光伏功率预测。

优选的，所述中枢分析模块通过数据采集模块从数据库中获取历史光伏数据，包括：

从数据库中采集历史发电数据，按照功率预测周期从历史发电数据中提取环境数据以及对应的光伏功率；其中，环境数据包括气候、温度、湿度或云团；

基于每个功率预测周期对应的环境数据和光伏功率整合成光伏数据组，将若干光伏数据组整合成历史光伏数据。

优选的，所述提取历史光伏数据中的环境数据，识别环境数据中云团特征，并计算云团影响系数，包括：

从历史光伏数据中提取环境数据，识别环境数据中的云团特征；其中，云团特征包括云团厚度、云团大小以及云团持续时间；

根据实验模拟数据获取云团影响模型，基于云团特征和云团影响模型中获取云团影响系数；其中，云团影响模型基于曲线拟合方法获取。

优选的，所述基于云团特征和云团影响模型中获取云团影响系数，包括：

根据云团特征计算在云团影响下对应功率预测周期内光伏面板区域的有效工作面积；其中，光伏面板区域是光伏面板组件的设置区域；

将有效工作面积带入到云团影响模型中获取云团影响系数。

优选的，所述基于环境数据、云团影响系数和对应的光伏功率整合生成标准训练数据，包括：