一种光伏发电系统发电量预测方法与流程

本发明涉及光伏发电，特别涉及一种光伏发电系统发电量预测方法。

背景技术：

1、近年来，光伏发电系统的发电量受多种气象因素影响，比如太阳辐射强度、温度以及云层覆盖率等等，导致光伏发电系统的管理效率低下。而现有的发电量预测方法，虽然在一定程度上能够预测光伏发电量，但其预测准确性仍有待提高。故如何对光伏发电系统的发电量进行准确预测，成为当前研究中心之一。

2、因此，本发明提供一种光伏发电系统发电量预测方法。

技术实现思路

1、本发明提供一种光伏发电系统发电量预测方法，用以通过目标处理中心对利用设定监测设备监测光伏发电系统和预置气象站得到的关键数据进行数据预处理与特征提取，得到第一目标数据与关键特征；对将第一目标数据与关键特征输入电量预测模型得到的待定预测结果进行调整得到目标发电量预测结果，可确保发电量的预测准确性，进而为光伏发电系统的管理提供有力支持。

2、本发明提供一种光伏发电系统发电量预测方法，包括：

3、步骤1：利用设定监测设备监测当前光伏发电系统与预置气象站得到关键数据并传送至目标处理中心；

4、步骤2：所述目标处理中心对关键数据进行数据预处理与特征提取，对应得到第一目标数据与关键特征；

5、步骤3：将获取的第一目标数据与关键特征输入预先建立的电量预测模型，对光伏发电系统进行发电量预测，得到待定预测结果；

6、步骤4：对获取的待定预测结果进行分析与调整，确定目标发电量预测结果。

7、优选的，利用设定监测设备监测当前光伏发电系统与预置气象站得到关键数据并传送至目标处理中心，包括：

8、利用安装在光伏发电系统的预置位置的电量监测传感器实时监测电量，得到实时发电量；

9、利用在预置气象站的预置位置的气象监测传感器实时监测气象数据，得到实时气象数据；

10、将所述实时发电量与实时气象数据作为关键数据传输至目标处理中心。

11、优选的，实时气象数据包括有太阳辐射强度、温度、湿度、风速、风向以及云层覆盖率。

12、优选的，所述目标处理中心对关键数据进行数据预处理与特征提取，对应得到第一目标数据与关键特征，包括：

13、对所述关键数据进行数据清洗、数据转换、数据整合与标准化处理后得到第一目标数据；

14、从所述第一目标数据中提取第一气象特征，并利用设定相似算法确定每个第一气象特征与发电量的第一相关系数；

15、根据获取的第一相关系数，确定实时相似阈值；

16、将每个第一气象特征与发电量的第一相关系数与实时相似阈值进行结合分析，对第一气象特征进行筛选得到关键特征。

17、优选的，将每个第一气象特征与发电量的第一相关系数与实时相似阈值进行结合分析，对第一气象特征进行筛选得到关键特征，包括：

18、将当前第一相关系数大于实时相似阈值的第一气象特征视为第一待定特征；

19、若当前第一待定特征个数不小于设定特征个数，则将获取的所有第一待定特征作为关键特征输出；

20、若当前第一待定特征个数小于设定特征个数，则计算设定特征个数减去第一待定特征个数的第一个数b1；

21、对第一气象特征中除第一待定特征以外的所有特征按照第一相关系数从大到小排序，得到特征筛选列表；

22、提取所述特征筛选列表的前b1个第一气象特征，结合当前第一待定特征作为关键特征输出。

23、优选的，实时相似阈值的计算公式如下：

24、式中，x1表示为实时相似阈值；δsavg表示为当前第一气象特征与发电量的第一相关系数的平均值；smax表示为当前所有第一气象特征与发电量的第一相关系数中的系数最大值；smin表示为当前所有第一气象特征与发电量的第一相关系数中的系数最小值；e表示为自然底数。

25、优选的，将获取的第一目标数据与关键特征输入预先建立的电量预测模型，对光伏发电系统进行发电量预测，得到待定预测结果，包括：

26、从光伏发电数据库中提取预设时间周期内的历史发电量与相应的历史气象数据；

27、对获取的历史发电量和历史气象数据进行数据预处理后，得到第一参考数据；

28、从所述第一参考数据提取与关键特征的特征类别一致的参考特征；

29、将所述第一参考数据与参考特征作为训练数据，对神经网络进行训练得到第一电量预测模型；

30、将获取的第一目标数据与关键特征输入第一电量预测模型，得到第一待定预测结果；

31、将所述第一参考数据与参考特征作为训练数据，对时间序列进行训练得到第二电量预测模型；

32、将获取的第一目标数据与关键特征输入第二电量预测模型，得到第二待定预测结果。

33、优选的，对获取的待定预测结果进行分析与调整，确定目标发电量预测结果，包括：

34、步骤11：若所述第一待定预测结果与第二待定预测结果相同，则将当前第一预测结果作为目标发电量预测结果输出；

35、步骤12：若所述第一待定预测结果与第二待定预测结果不相同，则获取当前第一待定预测结果与第二待定预测结果的电量绝对差值；

36、若电量绝对差值不大于设定电量差值，则将第一待定预测结果与第二待定预测结果的发电量平均值作为目标发电量预测结果输出；

37、步骤13：若电量绝对差值大于设定电量差值，则采用设定优化策略对第一电量预测模型与第二电量预测模型进行优化；

38、步骤14：利用优化后的第一电量预测模型和第二电量预测模型分别重新预测发电量，得到相应的预测结果；

39、步骤15：重复步骤11-14，直至达到设定最大迭代次数或输出目标发电量预测结果；

40、步骤16：当达到设定最大迭代次数时，仍未输出目标发电量预测结果，则通知维护人员进行异常维护。

41、与现有技术相比，本申请的有益效果如下：

42、通过目标处理中心对利用设定监测设备监测光伏发电系统和预置气象站得到的关键数据进行数据预处理与特征提取，得到第一目标数据与关键特征；对将第一目标数据与关键特征输入电量预测模型得到的待定预测结果进行调整得到目标发电量预测结果，可确保发电量的预测准确性，进而为光伏发电系统的管理提供有力支持。

43、本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

44、下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

技术特征：

1.一种光伏发电系统发电量预测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种光伏发电系统发电量预测方法，其特征在于，利用设定监测设备监测当前光伏发电系统与预置气象站得到关键数据并传送至目标处理中心，包括：

3.根据权利要求2所述的一种光伏发电系统发电量预测方法，其特征在于，实时气象数据包括有太阳辐射强度、温度、湿度、风速、风向以及云层覆盖率。

4.根据权利要求1所述的一种光伏发电系统发电量预测方法，其特征在于，所述目标处理中心对关键数据进行数据预处理与特征提取，对应得到第一目标数据与关键特征，包括：

5.根据权利要求4所述的一种光伏发电系统发电量预测方法，其特征在于，将每个第一气象特征与发电量的第一相关系数与实时相似阈值进行结合分析，对第一气象特征进行筛选得到关键特征，包括：

6.根据权利要求4所述的一种光伏发电系统发电量预测方法，其特征在于，实时相似阈值的计算公式如下：

7.根据权利要求1所述的一种光伏发电系统发电量预测方法，其特征在于，将获取的第一目标数据与关键特征输入预先建立的电量预测模型，对光伏发电系统进行发电量预测，得到待定预测结果，包括：

8.根据权利要求1所述的一种光伏发电系统发电量预测方法，其特征在于，对获取的待定预测结果进行调整，确定目标发电量预测结果，包括：

技术总结
本发明提供了一种光伏发电系统发电量预测方法，涉及光伏发电技术领域，包括：利用设定监测设备监测光伏发电系统与预置气象站得到关键数据并传送至目标处理中心；将目标处理中心对关键数据进行数据预处理与特征提取得到的第一目标数据与关键特征，输入电量预测模型得到待定预测结果；调整待定预测结果，确定目标发电量预测结果。通过目标处理中心对利用设定监测设备监测光伏发电系统和预置气象站得到的关键数据进行数据预处理与特征提取，得到第一目标数据与关键特征；对将第一目标数据与关键特征输入电量预测模型得到的待定预测结果进行调整得到目标发电量预测结果，可确保发电量的预测准确性，进而为光伏发电系统的管理提供有力支持。

技术研发人员：陈琰俊,刘建华,张林旭,秦俊东,朱壮华,彭志忠,赵基勇,史学峰,刘志宏,易伟峰,巩绪先
受保护的技术使用者：华能山西综合能源有限责任公司
技术研发日：
技术公布日：2025/4/7