[发明专利]一种太阳总辐射预测方法和装置在审
| 申请号： | 201810722699.0 | 申请日： | 2018-07-04 |
| 公开（公告）号： | CN108830427A | 公开（公告）日： | 2018-11-16 |
| 发明（设计）人： | 陈卫东;程序;时珉;王铁强;丁煌;吴骥;李登宣;朱想;周海;崔方;王知嘉 | 申请（专利权）人： | 中国电力科学研究院有限公司;国家电网有限公司;国网河北省电力有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 北京安博达知识产权代理有限公司 11271 | 代理人： | 徐国文 |
| 地址： | 210003 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种太阳总辐射预测方法和装置，先基于预先设定的影响太阳总辐射的环境要素，对获取的预测时段的气象数据、地形数据和排放源数据进行处理，得到新能源电站所在地的环境要素数据，然后基于所述新能源电站所在地的环境要素数据和预先构建的神经网络预测模型对太阳总辐射进行预测。本发明考虑了环境要素对辐射衰减的影响，提高太阳总辐射预测结果的准确性。本发明对太阳总辐射进行预测的过程中，基于实测太阳总辐射，采用卡尔曼滤波算法对未来太阳总辐射进行实时校正，进一步提高预测精度；本发明在提高太阳总辐射预测精度的基础上，保证光伏发电系统输出功率的稳定性，且为预测光伏发电系统输出功率提供基础。 | ||
| 搜索关键词： | 太阳总辐射 预测 环境要素 光伏发电系统 方法和装置 输出功率 新能源 神经网络预测模型 卡尔曼滤波算法 电站 地形数据 辐射衰减 气象数据 实时校正 预测结果 排放源 构建 实测 保证 | ||
【主权项】：
1.一种太阳总辐射预测方法，其特征在于，包括：基于预先设定的影响太阳总辐射的环境要素，对获取的预测时段的气象数据、地形数据和排放源数据进行处理，得到新能源电站所在地的环境要素数据；基于所述新能源电站所在地的环境要素数据和预先构建的神经网络预测模型对太阳总辐射进行预测；所述神经网络预测模型通过环境要素数据确定。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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