[发明专利]一种基于季节分区的光伏功率预测方法

摘要

本发明提供了一种基于季节分区的光伏功率预测方法，包括S1.收集光电站历史信息；S2.对所述步骤S1中收集到的太阳辐照度数据、功率数据按照季节进行分类；S3.将所述步骤S2分类后的每一季节的数据进行数据预处理，并使用预处理之后的数据建立支持向量回归模型，得到功率与太阳辐照度之间的对应关系；S4.根据预测日所属季节类型，确定进行功率预测需要使用的回归模型；S5.针对预测日之前一个时间段的数据，进行数据预处理，并建立最小二乘模型，得到最近一段时间内功率与太阳辐照度之间的关系；S6.计算预测功率y。本发明所述的基于季节分区的光伏功率预测方法建立的模型的通用性及泛化性较好，在一定程度上提高了光伏电站的预测精度。

主权项

一种基于季节分区的光伏功率预测方法，其特征在于：包括S1.收集光电站历史的太阳辐照度数据、功率数据；S2.对所述步骤S1中收集到的太阳辐照度数据、功率数据按照季节进行分类；S3.将所述步骤S2分类后的每一季节的太阳辐照度数据、功率数据进行数据预处理，并使用预处理之后的数据建立支持向量回归模型，得到功率与太阳辐照度之间的对应关系；S4.根据预测日所属季节类型，确定进行功率预测需要使用的回归模型，可以由预测日的预测太阳辐照度数据得到预测日的预测功率y₁；S5.针对预测日之前一个时间段的数据，建立最小二乘模型，得到最近一段时间内功率与太阳辐照度之间的对应关系，从而得到预测日的预测功率y₂；S6.计算预测功率y。