[发明专利]一种基于时间段聚类的光伏电站功率预测系统

权利要求书

1.一种基于时间段聚类的光伏电站功率预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：根据预测纬度计算预报时间段内的预测天文辐射量；

步骤2：根据与预报时间段相同日期相同时间段的历史时间段及预测纬度，计算该历史时间段的历史天文辐射量；

步骤3：获取历史实测辐射量，根据历史实测辐射量和历史天文辐射量，计算该历史时间段中的历史辐射比，并根据纬度计算与历史时间段临近的预定数量的临近辐射比；

步骤4：将与历史时间段临近的多个时间段分别记为多个时间向量，并根据纬度分别计算与预报时间段不同日期且相同时间段的多个历史辐射比；

步骤5：根据时间向量、历史辐射比、预订数量的临近辐射比和多个历史辐射比建立多个功率预测模型；

步骤6：将多个功率预测模型的误差平方和分别与预设的模型容许误差限比较，如果有至少两个的功率预测模型的误差平方和低于模型容许误差限，利用低于模型容许误差限的功率预测模型建立组合预测模型，将低于模型容许误差限的功率预测模型对应的历史辐射比作为预测辐射比，与预测天文辐射量一同代入组合预测模型，得到太阳辐射预测功率；如果有小于两个的功率预测模型的误差平方和低于模型容许误差限，将功率预测模型对应的历史辐射比作为预测辐射比代入误差平方和最小的功率预测模型，得到太阳辐射预测功率；

步骤7：将太阳辐射预测功率输入到光电转换模型中，得到光伏面板的发电功率，将光伏面板的发电功率输入到电能逆变模型，得到光伏电站的物理功率预测数据。

2.根据权利要求1所述的光伏电站功率预测方法，其特征在于：所述历史辐射比为历史实测辐射量与历史天文辐射量的商，太阳辐射预测功率为预测天文辐射量乘以预测辐射比。

3.根据权利要求1所述的光伏电站功率预测方法，其特征在于：步骤5进一步为，根据时间向量、预订数量的临近辐射比和多个历史辐射比，利用线性回归或者三次样条差值的方法建立功率预测模型。

4.根据权利要求1所述的光伏电站功率预测方法，其特征在于：所述步骤6中利用低于模型容许误差限的功率预测模型建立组合预测模型进一步为，根据低于模型容许误差限的功率预测模型采用熵值法建立组合预测模型。

5.根据权利要求4所述的光伏电站功率预测方法，其特征在于：所述采用熵值法建立组合预测模型进一步包括以下步骤：

步骤6a：利用低于模型容许误差限的功率预测模型，分别得到多组辐射预测数据；

步骤6b：根据低于模型容许误差限的功率预测模型，分别得到低于模型容许误差限的功率预测模型的误差值；

步骤6c：根据多组功率预测模型的误差值，分别确定多组功率预测数据的加权系数；

步骤6d：将多组辐射预测数据先分别乘以对应的加权系数，得到多组预测结果，再对多组预测结果求和，得到太阳辐射预测数据。