[发明专利]一种光伏电站发电功率超短期预测方法有效
申请号: | 201410524926.0 | 申请日: | 2014-10-09 |
公开(公告)号: | CN104268659B | 公开(公告)日: | 2017-12-29 |
发明(设计)人: | 李科;张国建;郭彦飞;周永华;郭宇能;梁进 | 申请(专利权)人: | 国电南瑞科技股份有限公司 |
主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06Q50/06 |
代理公司: | 南京纵横知识产权代理有限公司32224 | 代理人: | 董建林 |
地址: | 210061 江*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | 本发明公开了一种光伏电站发电功率超短期预测方法,包括如下步骤步骤1获取光伏电站的历史实测功率数据和短期预测功率数据;步骤2对所述光伏电站的历史实测功率数据和短期预测功率数据进行数据预处理;步骤3根据预处理后的光伏电站的历史实测功率数据和短期预测功率数据,利用基于预测时间长度的光伏电站发电功率超短期预测模型得到不同的预测时间长度对应的光伏电站的超短期预测功率;步骤4根据所获得的光伏电站的超短期预测功率确定光伏电站发电功率超短期预测模型的最佳预测时间长度;步骤5采用基于最佳预测时间长度的光伏电站发电功率超短期预测模型进行光伏电站的超短期功率预测。提高光伏电站发电功率超短期预测精度。 | ||
搜索关键词: | 一种 电站 发电 功率 短期 预测 方法 | ||
【主权项】:
一种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:步骤1:获取光伏电站的历史实测功率数据和短期预测功率数据;步骤2:对所述光伏电站的历史实测功率数据和短期预测功率数据进行剔除无效数据的预处理;步骤3:根据预处理后的光伏电站的历史实测功率数据和短期预测功率数据,利用基于预测时间长度的光伏电站发电功率超短期预测模型得到不同的预测时间长度对应的光伏电站的超短期预测功率,预测时间长度为ρ,ρ≥4小时;步骤4:根据所获得的光伏电站的超短期预测功率确定光伏电站发电功率超短期预测模型的最佳预测时间长度;步骤5:采用基于最佳预测时间长度的光伏电站发电功率超短期预测模型进行光伏电站的超短期功率预测;步骤1具体包括如下步骤:步骤1.1:从发报时刻ti开始向前依次获取光伏电站ti‑1T、ti‑2T、…、ti‑mT时刻对应的实测功率数据F1、F2、…、Fm,记历史实测功率数据集合Fs={F1,F2,…,Fm};步骤1.2:从发报时刻ti开始向前依次获取光伏电站ti‑1T、ti‑2T、…、ti‑mT时刻对应的短期预测功率数据P1、P2、…、Pm,记过去时刻短期预测功率数据集合Ps={P1,P2,…,Pm};步骤1.3:从发报时刻ti开始向后依次获取光伏电站ti+1T、ti+2T、…、ti+kT时刻对应的短期预测功率数据P1+、P2+、…、Pk+,记未来时刻短期预测功率数据集合Pj+={P1+,P2+,…,Pk+};其中,i、m、k均为正整数,T为时间分辨率,k≥4*60/T;步骤2具体包括如下步骤:步骤2.1:对历史实测功率数据集合Fs按以下算法进行数据预处理:(1)若光伏电站某一时刻的实测功率数据Fs超过光伏电站的装机容量Cap,则令某一时刻的实测功率数据Fs=Cap;其中,s∈[1,m],Cap为光伏电站装机容量;(2)若光伏电站某一时刻的实测功率数据Fs为负数且大于一个设定的负数γ,则令某一时刻的实测功率数据Fs=0;(3)若光伏电站某一时刻的实测功率数据Fs小于γ,则认为该时刻的实测功率数据无效,置该时刻的实测功率数据为无效标志数据;经步骤2.1处理后得到新的集合F′s={F′1,F′2,…,F′m};步骤2.2:对过去时刻短期预测功率数据集合Ps按以下算法进行数据预处理:(1)若光伏电站某一时刻的短期预测功率数据Ps超过光伏电站的装机容量Cap,则令某一时刻的短期预测功率数据Ps=Cap;(2)若光伏电站某一时刻的短期预测功率数据为负数,则认为光伏电站该时刻的短期预测功率数据无效,置该时刻的短期预测功率数据为无效标志数据;经步骤2.2处理后得到新的集合P′s={P′1,P′2,…,P′m};步骤2.3:对未来时刻短期预测功率数据集合Pj+按以下算法进行数据预处理:(1)若光伏电站某一时刻的短期预测功率数据超过光伏电站的装机容量Cap,则令某一时刻的短期预测功率数据Pj+=Cap,其中,j∈[1,k];(2)若光伏电站某一时刻的短期预测功率数据为负数,则令光伏电站该时刻的短期预测功率数据等于前一时刻的短期预测功率数据,即令某一时刻的短期预测功率数据Pj+=P(j‑1)+;经步骤2.3处理后得到新的集合P′J+={P′1+,P′2+,…,P′k+};步骤3具体包括如下步骤:步骤3.1:从F′s和P′s集合中选取离发报时刻ti最近的同一时刻数据均有效的实测功率数据和短期预测功率数据,作为计算预报时刻超短期预测功率的基准时刻tb数据,得到发报时刻ti所选取的基准时刻光伏电站的实测功率与短期预测功率的差值δ(ti);步骤3.2:设预测时间长度为ρ,ρ≥4,则预报时刻tj的权重系数采用下述公式计算:λij=ρ60T-tj-tbTρ60T=1-tj-tb60ρ]]>其中,为相对于发报时刻ti的第j个预报时刻tj的权重系数,j为正整数,j∈[i+1,i+k];步骤3.3:基于预测时间长度ρ建立预报时刻tj的光伏电站发电功率超短期预测模型为:Uij=PJ+′-λijδ(ti)]]>式中,为光伏电站相对于发报时刻ti的第j个预报时刻的超短期预测功率;步骤3.4:采用基于预测时间长度的光伏电站发电功率超短期预测模型得到每一种预测时间长度的超短期ρ*60/T个点的预测功率;步骤4具体包括如下步骤:步骤4.1:针对每一种预测时间长度,分别计算一段评估时间内其光伏电站发电功率超短期预测每个点的均方根误差;步骤4.2:分别对每一种预测时间长度的光伏电站发电功率超短期预测前4个小时共4*60/T个点的均方根误差累加求和;步骤4.3:选择均方根误差之和最小时对应的预测时间长度为最佳预测时间长度。
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G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .预定,例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理,例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源;企业规划;组织模型
G06Q10-08 .物流,例如仓储、装货、配送或运输;存货或库存管理,例如订货、采购或平衡订单
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