[发明专利]一种光伏电站辐照度预测方法

摘要

本发明涉及一种光伏电站辐照度预测方法，通过获取光伏电站所在地区的历史辐照度数据，代入到所建立的辐照度模型中，获得辐照度的原始数据。利用欧式距离和所建立的类别目标价值函数，将天气类型相同的原始数据组成具有高度相似特征的聚类数据子集，并将其作为样本数据。建立光伏电站所在地的辐照度预测模型，从样本数据中选取训练样本集并代入到辐照度预测模型，进而得出待预测时间段内天气的辐照度。本发明充分考虑天气的各种影响因素并分为多种类别，从而能够更好地拟合预测日的天气情况，大幅度提高了所预测辐照度的准确性。

主权项

一种光伏电站辐照度预测方法，其特征在于，步骤如下：步骤1，获取光伏电站所在地区的历史辐照度数据，并代入到所建立的辐照度模型中，计算得到光伏发电站所在地区的理论辐照度值；根据理论辐照度值，对采集的历史辐照数据进行优化，进而得到辐照度的原始数据值X_i(t)(i＝1,2,…,m)，其中，m为数据集数目；步骤2，选取原始数据X_i(t)的气象特征向量V_i，并对V_i进行归一化处理得到V_ij；然后根据不同天气类型的辐照度的差异，根据标准差建立类别目标价值函数，并结合欧式距离将天气类型相同的原始数据组成具有高度相似特征的聚类数据子集，所得到的数据子集作为样本数据；步骤3，建立光伏电站所在地的辐照度预测模型，确定该预测模型的输入和输出参数，根据输入参数的影响因素不同，对每个样本数据设定权值，形成新的加权样本集；步骤4，选取与待测天气类型相同的加权样本集作为训练样本集，将所述的训练样本集代入到辐照度预测模型，进而得出待预测时间段内天气的辐照度。