[发明专利]一种基于特征聚类比较的光伏电站功率预测方法及装置

摘要

本发明涉及一种基于特征聚类比较的光伏电站功率预测方法及装置，属于光伏发电技术领域。本发明首先获取影响光伏功率预测精度的三个最主要特征量，并积累为历史气象数据；然后将得到的历史气象数据作为数据样本进行聚类，将样本分成相似性较高的k类，并得到各类的簇中心；分别使用各类历史数据建立相应类的预测模型；选取与当前对象距离最近簇中心所对应的预测模型进行预测。本发明将不同的气象数据分成不同的样本类型，并建立不同气象条件下的光伏出力预测模型，使预测模型的训练更有针对性，利用不同气象条件建立的功率预测模型进行预测，提高了光功率的预测精度。

主权项

一种基于特征聚类比较的光伏电站功率预测方法，其特征在于，该预测方法的步骤如下：1)采集影响光伏功率预测精度的特征量，总辐射、风速和温度，并利用特征量的历史数据构成样本集；2)将得到的样本集进行特征聚类，将样本集化分成相似性较高的k类，并得到各类样本数据的聚类中心Ci，i＝1，2，……，k；3)分别采用各类样本数据对应建立k类预测模型；4)计算当前预测对象与各类样本数据的聚类中心之间的距离，选取与当前预测对象距离最近的聚类中心所在类对应的预测模型进行预测。