[发明专利]一种基于相似数据选取的光伏电站输出功率预测方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于相似数据选取的光伏电站输出功率预测方法，属于光伏发电技术领域。

背景技术

光伏发电作为清洁能源，既能满足经济社会发展对能源的需求，又能减少化石燃料的污染，因此光伏发电日益得到大力发展，光伏并网发电已成光伏发电的主流趋势。但是由于光伏发电受天气的影响大，且不能像火电和水电可以自由控制，所以光伏电站的输出功率具有剧烈变化及间歇性等特点。大规模光伏电站并入电网必将对电网的调度和稳定性产生严峻挑战.光伏并网对电网的影响主要表现为对电网调峰影响和对电网稳定的影响。随着天气的变化，光伏输出功率变化剧烈，严重影响电网调峰；在电网发生大的扰动时，如果光伏电站不具备低电压穿越能力，容易退出运行对电网造成二次冲击，影响电网的暂态稳定性。所以对并网光伏电站输出功率进行准确预测，有助于电网制定合理的发电计划，对光伏电站进行实时调度。

目前对光伏功率预测从预测方法上可以分为物理方法和统计方法两类。物理方法将气象预测数据作为输入,采用物理方程进行预测；统计方法对历史数据进行统计分析,找出其内在规律并用于预测。常用的统计预测方法有时间序列法、人工神经网络法（Artificial Neural Network,简称ANN）、支持向量机法（Support Vector Machine,简称SVM）等。但是目前使用统计方法的光伏输出功率预测，对相似历史数据挖掘力度不够，预测精度很难提高，同时还可能会面临网络结构稳定性问题，网络学习算法复杂实时性难以保证问题。

有鉴于此，本发明人积极研究，发明一种基于相似数据选取的光伏电站输出功率预测方法，选出与待预测日相似的历史天，充分利用相似天光伏输出功率的相关性，实现光伏输出功率的准确预测，更好满足工程实现需要。

发明内容

本发明针对目前使用统计方法的光伏输出功率预测对相似历史数据挖掘力度不够以及预测精度很难提高的不足，提出了一种基于相似数据选取的光伏电站输出功率预测方法。

一种基于相似数据选取的光伏电站输出功率预测方法，该方法包括以下步骤：

步骤1：采集历史天的辐照强度值、温度值和实际光伏输出功率值，以及气象预报中预测天辐照强度值和温度值；

（1）采集与预测天临近的过去N天的历史数据每天6点到18点各整点的辐照强度值，组成一组辐照强度向量：

I_1n[I_1n(1),I_1n(2),…I_1n(12),I_1n(13)],(n=1…N)；

其中，N为设定值；

则预测天临近的过去N天中的第n天6点到18点各整点的辐照强度值表示为I_1n(i),i=1,2,......,13；

（2）采集与预测天临近的过去N天的历史数据每天6点到18点各整点的温度值，组成一组温度向量：

I_2n[I_2n(1),I_2n(2),…I_2n(12),I_2n(13)],(n=1…N)；

则预测天临近的过去N天中的第n天6点到18点各整点的温度值表示为I_2n(i),i=1,2,......,13；

（3）采集与预测天临近N天的实际光伏输出功率，第n天实际光伏输出功率向量为P_n(n=1…N)，每隔15分钟采集一次，每天采集96个点，则第n天每个采集时刻的功率值表示为P_n(j),j=1,2,......,96；

（4）从气象预报中提取预测天6点到18点各整点辐照强度值，组成一组预测天辐照强度向量：

I_1o[I_1o(1),I_1o(2),…I_1o(12),I_1o(13)]；

预测天6点到18点各整点辐照强度值表示为I_1o(i),i=1,2,......,13，并定义预测天辐照强度误差系数为ε₁，即代表天气预报给出的辐照强度的可信程度；

（5）从气象预报中提取预测天6点到18点各整点温度值，组成一组预测天温度向量：