[发明专利]一种基于天气因素的分布式新能源智能配电方法

摘要

本发明提供一种基于天气因素的分布式新能源智能配电方法，包括以下步骤，获取预报天气数据，将所述预报天气数据导入分布式电站发电模型，得到分布式电站的发电预测数据；获取并网侧电网的历史配电数据，将所述历史配电数据导入电网配电需求模型，得到配电预测数据；智能匹配，将所述发电预测数据与所述配电预测数据进行匹配，得到分布式电站的并网发电的预配电额度；配电上网，分布式电站根据所述预配电额度进行并网发电。本发明采用人工智能模型，有效预测可再生新能源分布式电站发电量，并以此来分配并网配电的额度；本发明构思巧妙，解决分布式新能源电站的配电问题，符合新能源发展的需求。

主权项

1.一种基于天气因素的分布式新能源智能配电方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、获取预报天气数据，将所述预报天气数据导入分布式电站发电模型，得到分布式电站的发电预测数据；其中，所述发电预测数据包括预测发电量、预测发电电能质量；

S2、获取并网侧电网的历史配电数据，将所述历史配电数据导入电网配电需求模型，得到配电预测数据；其中，所述配电预测数据包括预测配电量、预测配电电能质量；

S3、智能匹配，将所述发电预测数据与所述配电预测数据进行匹配，得到分布式电站的并网发电的预配电额度；

S4、配电上网，分布式电站根据所述预配电额度进行并网发电。

2.如权利要求1所述的一种基于天气因素的分布式新能源智能配电方法，其特征在于：所述预报天气数据包括以时间为横坐标的光照时间数据、光照强度数据、温度数据、风力数据。

3.如权利要求2所述的一种基于天气因素的分布式新能源智能配电方法，其特征在于：所述历史配电数据包括电网内各线路的历史用电量、电能质量、线路内电压值。

4.如权利要求3所述的一种基于天气因素的分布式新能源智能配电方法，其特征在于：所述历史用电量包括单日分时平均用电量、日总用电量、周内各日用电量、月内各周用电量、季度内各月用电量、年内各季用电量。

5.如权利要求3所述的一种基于天气因素的分布式新能源智能配电方法，其特征在于，所述步骤S3具体为：对获取并网侧电网内各线路的配电预测数据，得到所述预测发电电能质量优于所述预测配电电能质量的配电预测数据的所述预测配电量的配电总和，所述预配电额度为所述配电总和的X％，其中X∈[50，100]。

6.如权利要求5所述的一种基于天气因素的分布式新能源智能配电方法，其特征在于，所述步骤S4还包括：分布式电站的剩余发电量存储于储能装置内。

7.如权利要求6所述的一种基于天气因素的分布式新能源智能配电方法，其特征在于，还包括步骤S5：反馈修正，根据分布式电站的当天实际发电量修正X,若当天实际发电量与预测发电量的差值E小于修正值Y时，增大X；若当天实际发电量与预测发电量的差值E大于修正值Y时，减小X。

8.如权利要求7所述的一种基于天气因素的分布式新能源智能配电方法，其特征在于，步骤S5还包括：根据分布式电站的当天实际发电量修正所述分布式电站发电模型。

9.如权利要求8所述的一种基于天气因素的分布式新能源智能配电方法，其特征在于：所述分布式电站发电模型为采用历史天气数据与历史发电数据作为输入训练的神经网络模型。