一种分布式光伏输出功率短期预测模型建模方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于电力系统技术领域，尤其涉及一种分布式光伏输出功率短期预测模型 建模方法。
【背景技术】
[0002] 能源和环境问题促使以光伏为代表的清洁能源获得了广泛关注。由于光照和光伏 发电的自身特性，使得光伏发电呈现波动性和间歇性的特点。光伏大规模并网后会对电网 的安全、经济和可靠运行产生多方面影响，因此必须获得光伏出力的短期预测数值，对其进 行主动控制，达到优化调度。
[0003] 采用统计法对短期光伏出力进行预测时，多依赖于光伏电站所在位置的历史光照 数据。传统方法是基于影响因子与光伏出力间紧密的关联特性，从而通过训练预测。然而 在光伏规模化并网后，在每个光伏安装点装设气象量测装置会导致投资过大，只能使多个 光伏装置采用同一点量测值，因此光伏出力与气象量测点采集数据耦合性势必有所弱化， 传统预测方法的精度不足，适用性降低。
【发明内容】
[0004] 本发明要解决的技术问题：提供一种分布式光伏输出功率短期预测模型建模方 法，以解决现有技术采用传统统计法对短期光伏出力进行预测，适用性低，预测精度低等问 题。
[0005] 本发明技术方案： 一种分布式光伏输出功率短期预测模型建模方法，它包括下述步骤： 步骤1、从电力机构获取光伏历史出力历史数据，从气象监测点获取光伏出力采样时刻 对应的气象因素数据，它包括光照强度、温度和风速数据，进行归一化处理； 步骤2、利用皮尔逊相关系数分析法分析归一化处理后的数据，得到光伏出力与光照强 度、温度和风速数据之间的相关系数； 步骤3、将相关系数不小于0. 5的气象因素数据通过灰色关联度分析法进行分析，确定 待预测日的相似日； 步骤4、将相似日的光伏出力数据和相关系数不小于0. 5的气象因素数据作为模型的 输入条件构建S-SYR支持向量回归机预测模型； 步骤5、通过两阶段确定支持向量回归机预测模型参数，得到完整的分布式光伏 输出功率短期预测模型。
【主权项】
1. 一种分布式光伏输出功率短期预测模型建模方法，它包括下述步骤： 步骤1、从电力机构获取光伏出力历史数据，从气象监测点获取光伏出力采样时刻对应 的气象因素数据，它包括光照强度、温度和风速数据，进行归一化处理； 步骤2、利用皮尔逊相关系数分析法分析归一化处理后的数据，得到光伏出力与光照强 度、温度和风速数据之间的相关系数； 步骤3、将相关系数不小于0. 5的气象因素数据通过灰色关联度分析法进行分析，确定 待预测日的相似日； 步骤4、将相似日的光伏出力数据和相关系数不小于0. 5的气象因素数据作为模型的 输入条件构建支持向量回归机预测模型； 步骤5、通过两阶段确定^SYR支持向量回归机预测模型参数，得到完整的分布式光伏 输出功率短期预测模型。
2. 根据权利要求1所述的一种分布式光伏输出功率短期预测模型建模方法，其特征在 于： .. Λ* 罗？U萨述巧3-乂迚理冥它一 弍私 .式=:?.+是采々芒 t T 哭钓光?+^出乂N光頭强*、是，育?髮本士光Rct力、 光照强度、温度和风速的最大值；Λ·+是归一化处理后的值。
3. 根据权利要求1所述的一种分布式光伏输出功率短期预测模型建模方法，其特征在 于：步骤2所述的皮尔逊相关系数分析法其公式为：
温度和风速与光伏出力的相关系数。
4. 根据权利要求1所述的一种分布式光伏输出功率短期预测模型建模方法，其特征在 于：步骤3所述的采用灰色关联度分析法进行分析，它包括：
步骤4、选取步骤3中计算出的灰色关联度最大的3天作为该待预测日的相似日，将相 似日的光伏出力数据和相关系数不小于〇. 5的气象因素数据构成训练样本，作为模型输入 条件。
5.根据权利要求1所述的一种分布式光伏输出功率短期预测模型建模方法，其特征在 于：步骤4所述的构建^SVR支持向量回归机预测模型，它包括： 步骤1、确定支持向量回归问题表达式：
6.根据权利要求1所述的一种分布式光伏输出功率短期预测模型建模方法，其特征在 于：步骤5所述的通过两阶段确定^SYR支持向量回归机预测模型参数指的是确定惩罚系 数C、不敏感参数ε和核参数P的数值，它包括下述步骤：a、使用全局网格搜索法，按照步长 为0.0 Ol-1增加惩罚系数C、不敏感参数ε和核参数P的数值，确定不敏感参数ε的值、惩 罚系数C和核参数ρ的变化范围，通过参数自适应调整的差分进化算法确定惩罚系数C和 核参数P的数值。
【专利摘要】本发明公开了一种分布式光伏输出功率短期预测模型建模方法，它包括从电力机构获取光伏历史出力数据，从气象监测点获取光伏出力采样时刻对应的气象因素数据，进行归一化处理；利用皮尔逊相关系数分析法分析得到光伏出力与光照强度、温度和风速数据之间的相关系数；将相关系数不小于0.5的气象因素数据通过灰色关联度分析法进行分析，确定待预测日的相似日；将相似日的光伏出力数据和相关系数不小于0.5的气象因素数据作为模型的输入条件构建 支持向量回归机预测模型；通过两阶段确定模型参数，得到完整的分布式光伏输出功率短期预测模型；解决了现有技术采用传统统计法对短期光伏出力进行预测，适用性低，预测精度低等问题。
【IPC分类】G06Q50-06, G06Q10-04
【公开号】CN104732296
【申请号】CN201510147668
【发明人】陈建国, 刘文霞, 肖永, 杜翠, 文贤馗, 徐晓波, 林呈辉, 赵立进, 徐长宝, 桂军国, 徐梅梅, 顾威, 范强, 徐玉韬, 龙秋风, 黄文伟, 唐建兴, 汪明清
【申请人】贵州电力试验研究院
【公开日】2015年6月24日
【申请日】2015年4月1日