光伏发电功率的预测方法、装置、电子设备及存储介质与流程

本发明涉及人工智能，尤其涉及一种光伏发电功率的预测方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术：

1、为实现双碳目标，近年来光伏发电装机容量逐年上升，其中分布式光伏电站装机容量占比也逐年扩大。光伏电站的发电功率具有较强波动性和间歇性，这给光伏能源接入给电网过程的安全性带来了很大的挑战。在实际生产中，主要通过光伏发电功率预测技术来提高光伏能源接入给电网过程的安全性。其主要原理是基于光伏电站的基础信息和历史发电功率等进行数学建模，继而对未来的光伏功率进行预测。

2、在现有技术中，光伏发电功率预测技术主要应用于功率数值采集准确的集中式光伏电站中。而对于电站数量多、分布广、密度不均以及数据质量较差的分布式光伏电站则不适用。

技术实现思路

1、有鉴于此，本公开的目的在于提出一种光伏发电功率的预测方法、装置、电子设备及存储介质。

2、作为本公开的一个方面，提供了一种光伏发电功率的预测方法，包括：

3、获取分布式光伏电站采集电表的功率数据以及第一电量数据，其中所述第一电量数据为所述采集电表中每两个相邻表码值的差值；

4、基于所述功率数据确定所述分布式光伏发电站的第二电量数据，并基于所述第一电量数据以及所述第二电量数据确定所述分布式光伏发电站的电量误差值；

5、基于所述电量误差值对所述第一电量数据以及所述第二电量数据进行过滤处理，得到过滤后的电量数据；

6、对所述过滤后的电量数据进行插值处理，得到插值处理后的电量数据；

7、基于所述插值处理后的电量数据进行功率预测并得到预测结果。

8、可选的，所述基于所述功率数据确定所述分布式光伏发电站的第二电量数据，包括：

9、确定所述功率数据的采样点个数，并基于所述采样点个数确定所述分布式光伏发电站的第二电量数据；

10、其中，所述第二电量数据表示为：

11、

12、其中，表示为第二电量数据，表示采集电表在第k日第i点功率值，nsample为日内功率采样点个数。

13、可选的，所述基于所述第一电量数据以及所述第二电量数据确定所述分布式光伏发电站的电量误差值，包括：

14、对所述第一点量数据以及所述第二电量数据进行差值计算，并得到差值计算的结果；

15、基于所述差值计算的结果确定所述分布式光伏发电站的电量误差值；

16、其中，所述电量误差值表示为：

17、

18、其中，表示电量误差值，表示第二电量数据，表示第一电量数据。

19、可选的，所述基于所述电量误差值对所述第一电量数据以及所述第二电量数据进行过滤处理，得到过滤后的电量数据，包括：

20、基于所述第一电量数据以及所述第二电量数据生成电量数据集；

21、遍历所述电量数据集，将所述电量数据集中大于目标阈值的所述电量误差值所对应的电量数据确定为异常数据；

22、对所述电量数据集中的所述异常数据进行过滤处理，并得到过滤后的电量数据。

23、可选的，所述对所述过滤后的电量数据进行插值处理，得到插值处理后的电量数据，包括：

24、确定所述过滤后的电量数据中电量缺失值的位置；

25、响应于确定所述位置为连续位置，通过筛除处理的方式对所述过滤后的电量数据进行插值处理，并得到插值处理后的第一电量数据；

26、响应于确定所述位置为非连续位置，通过线性插值的方式对所述过滤后的电量数据进行插值处理，并得到插值处理后的第二电量数据。

27、可选的，所述基于所述插值处理后的电量数据进行功率预测并得到预测结果，包括：

28、基于所述插值处理后的第一电量数据，以及所述插值处理后的第二电量数据生成目标功率预测模型；

29、基于所述目标功率预测模型对光伏发电功率进行功率预测，并得到预测结果。

30、可选的，所述基于所述插值处理后的第一电量数据，以及所述插值处理后的第二电量数据生成功率预测模型，包括：

31、基于所述插值处理后的第一电量数据、所述插值处理后的第二电量数据以及预设的编码器和解码器生成功率预测模型；

32、基于所述电量误差值对所述功率预测模型进行优化处理，并得到目标功率预测模型。

33、作为本公开的第二个方面，本公开还提供了一种光伏发电功率的预测装置，包括：

34、数据获取模块，被配置为：获取分布式光伏电站采集电表的功率数据以及第一电量数据，其中所述第一电量数据为所述采集电表中每两个相邻表码值的差值；

35、误差值确定模块，被配置为：基于所述功率数据确定所述分布式光伏发电站的第二电量数据，并基于所述第一电量数据以及所述第二电量数据确定所述分布式光伏发电站的电量误差值；

36、数据过滤模块，被配置为：基于所述电量误差值对所述第一电量数据以及所述第二电量数据进行过滤处理，得到过滤后的电量数据；

37、插值处理模块，被配置为：对所述过滤后的电量数据进行插值处理，得到插值处理后的电量数据；

38、功率预测模块，被配置为：基于所述插值处理后的电量数据进行功率预测并得到预测结果。

39、可选的，所述基于所述功率数据确定所述分布式光伏发电站的第二电量数据，包括：

40、确定所述功率数据的采样点个数，并基于所述采样点个数确定所述分布式光伏发电站的第二电量数据；

41、其中，所述第二电量数据表示为：

42、

43、其中，表示为第二电量数据，表示采集电表在第k日第i点功率值，nsample为日内功率采样点个数。

44、可选的，所述基于所述第一电量数据以及所述第二电量数据确定所述分布式光伏发电站的电量误差值，包括：

45、对所述第一点量数据以及所述第二电量数据进行差值计算，并得到差值计算的结果；

46、基于所述差值计算的结果确定所述分布式光伏发电站的电量误差值；

47、其中，所述电量误差值表示为：

48、

49、其中，表示电量误差值，表示第二电量数据，表示第一电量数据。

50、可选的，所述基于所述电量误差值对所述第一电量数据以及所述第二电量数据进行过滤处理，得到过滤后的电量数据，包括：

51、基于所述第一电量数据以及所述第二电量数据生成电量数据集；

52、遍历所述电量数据集，将所述电量数据集中大于目标阈值的所述电量误差值所对应的电量数据确定为异常数据；

53、对所述电量数据集中的所述异常数据进行过滤处理，并得到过滤后的电量数据。

54、可选的，所述对所述过滤后的电量数据进行插值处理，得到插值处理后的电量数据，包括：

55、确定所述过滤后的电量数据中电量缺失值的位置；

56、响应于确定所述位置为连续位置，通过筛除处理的方式对所述过滤后的电量数据进行插值处理，并得到插值处理后的第一电量数据；

57、响应于确定所述位置为非连续位置，通过线性插值的方式对所述过滤后的电量数据进行插值处理，并得到插值处理后的第二电量数据。

58、可选的，所述基于所述插值处理后的电量数据进行功率预测并得到预测结果，包括：

59、基于所述插值处理后的第一电量数据，以及所述插值处理后的第二电量数据生成目标功率预测模型；

60、基于所述目标功率预测模型对光伏发电功率进行功率预测，并得到预测结果。

61、作为本公开的第三个方面，本公开还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现本公开所提供的上述的光伏发电功率的预测方法。

62、作为本公开的第四个方面，本公开还提供了一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使计算机执行如上任意一项所述的方法。

63、如上所述，本公开中首先基于光伏电站采集电表的表码值确定了第一电量数据，以及基于光伏电站的功率数据确定了第二电量数据。之后基于第一电量数据以及第二电量数据确定了光伏电站的电量误差值，然后基于电量误差值对第一电量数据以及第二电量数据进行了优化处理，最后基于优化处理后的数据进行了功率预测并得到预测结果。