[发明专利]一种光伏电站发电功率的预测方法

摘要

本发明公开了一种光伏电站发电功率的预测方法，包括，利用光伏电站历史气象数据，以日为单位提取六种气象特征，建立气象特征库；通过KFCM算法将气象特征库中的日特征数据进行聚类，实现天气类型分类，并对每一日的功率数据和气象数据进行类别标记；按照类别标记，每一类中的功率数据和气象数据建立一个SVR子模型；通过数值天气预报提供的目标日天气特征，使用SVM识别目标日的天气类型，选择对应的SVR子模型；利用目标日的实时监测数据建立ARIMA模型，使用滚动预测方式实现辐照强度和气温的实时预测；辐照强度和气温的预测值输入所选择的SVR子模型，得到光伏电站功率预测结果。本发明提高了光伏电站发电功率的预测精度。

主权项

一种光伏电站发电功率的预测方法，其特征在于，包括以下步骤：1)采集光伏电站的历史气象数据和功率数据，以日为单位提取六种气象特征，建立气象特征库；2)通过模糊C‑均值核聚类算法将气象特征库中的日气象特征数据进行聚类，实现天气类型分类，在此基础上对每一日的功率数据和气象数据进行类别标记；3)按照步骤2)的类别标记，每一类中的功率数据和气象数据建立一个支持向量机回归子模型；4)通过数值天气预报数据提供的目标日的天气特征，使用支持向量机算法识别目标日的天气类型，选择目标日对应的支持向量机回归子模型；5)利用目标日的实时监测数据建立自回归积分滑动平均模型，使用滚动预测方式实现辐照强度和气温的实时预测；6)将步骤5)辐照强度和气温的预测值输入步骤4)中选择的支持向量机回归子模型中，得到最终的光伏电站功率预测结果。