[发明专利]基于EMD分解和Elman算法的光伏出力预测方法

摘要

本发明公开了一种基于EMD分解和Elman算法的光伏出力预测方法，利用区域环境数据采集进行区域内光伏发电功率预测，将其预测结果与实际发电实时功率进行比对，同时利用区域内各公共连接点实时监测数据进行数据挖掘，从技术和管理两个角度封堵分布式光伏发电的计量漏洞，实现对分布式光伏发电用户的上网电量的有效监管，对发电量明显高于应发电量的分布式光伏用户进行核查，避免部分用户通过不法手段获取高额补贴，具有良好的应用前景。

主权项

基于EMD分解和Elman算法的光伏出力预测方法，其特征在于：包括以下步骤，步骤(A)，根据区域历史辐照量数据及环境数据，分析辐照强度主气象因子的相关性，并选取主气象因子；步骤(B)，选取相似性的考量指标，相似性的考量指标包括遍历历史数据中的环境因素数值、相似日时间序列，所述相似日时间序列为日变化趋势均与待预测日相似的日期；步骤(C)，将步骤(B)中得到的相似日时间序列进行EMD时域分解，分解成波动强度逐一减弱的多个信号量及一个表征趋势的信号量；步骤(D)，将分解后的信号量逐一代入Elman模型进行训练，并将预测分量相加，得到待预测日各时刻的光伏出力预测。