[发明专利]基于净空模型的光伏电站超短期功率预测方法

权利要求书

1.一种基于净空模型的光伏电站超短期功率预测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

(1).数据预处理；

(2).模型训练；

(3).根据模型，预测光伏电站超短期功率。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤1包括如下步骤：

(1-1).收集光伏电站的历史有功功率数据；

(1-2).对历史有功功率数据做分析整理，得到历史有功功率数据集P。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述步骤1-1中，所述历史有功功率数据，包括：一年完整的历史数据。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述步骤1-2中，通过对历史有功功率数据做分析整理得到错误数据和缺失数据。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，对错误数据进行删除操作。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，用相邻数据代替的方式对缺失数据进行补全。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤2包括如下步骤：

(2-1).根据光伏电站的净空模型计算在数据集P所在时间段内光伏电站每隔15分钟的理论最大出力，得到理论最大出力数据集PT；

(2-2).计算P与PT在对应时刻数据值的比例，得到归一化的历史有功功率数据PN；

(2-3).对PN建立自回归时间序列模型M。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述步骤2-3包括如下步骤：

(a).对数据进行平稳性检验；

(b).模型定阶；

(c).对模型进行参数估计。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，在所述步骤a中，对光伏电站的归一化历史有功功率数据进行检验并处理，保证数据是平稳的。

10.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，在所述步骤b中，计算光伏电站归一化历史有功功率数据的自相关和偏相关系数，根据计算结果确定自回归时间序列模型的阶数。

11.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，在所述步骤c中，采用最小二乘法获取自回归时间序列模型的参数。

12.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤3包括如下步骤：

(3-1).根据光伏电站的净空模型计算光伏电站在一定时段内的理论最大出力；

(3-2).计算并获取包含预测时刻在内一段时间的历史有功功率归一化值；

(3-3).将历史有功功率归一化值输入M，得到超短期的有功功率归一化的预测值T；

(3-4).将T与对应时刻理论出力相乘，得到光伏电站超短期功率预测结果。

13.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，在所述步骤3-1中，计算在预测前三日、预测当日和预测后三日的时段内每隔15分钟的理论最大出力。

14.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，在所述步骤3-1中，光伏电站的净空模型是：以净空模型为基础，利用光伏电站的光电转换模型，采用数据拟合方法建立的一种计算光伏电站在具体时刻输出的理论最大有功功率的模型。

15.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，在所述步骤3-3中，得到未来4小时内的有功功率归一化的预测值T。

16.根据权利要求15所述的方法，其特征在于，预测值T的取值间隔为：在0至4小时之间且每隔15分钟进行取值。