[发明专利]一种用于光伏功率预测的天气类型识别方法和装置

摘要

本发明提供了一种用于光伏功率预测的天气类型识别方法和装置，先对光伏气象站的历史数据进行清洗，并根据清洗后的历史数据确定每日气象特征库，然后对每日气象特征库中的气象特征样本进行K‑means聚类，并对聚类结果进行优化，得到最终聚类结果和类别标签，最后通过反向传播神经网络模型实现预测日天气类型的识别，识别过程简单，且识别出的天气类型比较稀少，能够保证光伏功率预测结果的准确性；本发明采用了支持向量回归法对光伏气象站的历史数据进行清洗，提高了数据的可靠性，且本发明采用混合的气象特征区分不同的天气类型，着重强调辐照波动性对光伏输出的影响，更适合光伏功率预测。

主权项

一种用于光伏功率预测的天气类型识别方法，其特征在于，包括：对光伏气象站的历史数据进行清洗，并根据清洗后的历史数据确定每日气象特征库；对每日气象特征库中的气象特征样本进行K‑means聚类，并对聚类结果进行优化，得到最终聚类结果和类别标签；通过反向传播神经网络模型对预测日天气类型进行识别；所述反向传播神经网络模型通过对最终聚类结果和类别标签进行训练得到。