[发明专利]光伏系统发电功率的预测方法和装置

权利要求书

1.一种光伏系统发电功率的预测方法，其特征在于，包括：

向支持向量机模型中输入光伏系统发电功率历史数据和气象预报数据；

通过所述支持向量机模型预测所述光伏系统的发电功率。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述气象预报数据包括：光照强度。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述气象预报数据还包括：温度和/或湿度。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

采用遗传算法确定支持向量机模型的模型参数；

根据确定的模型参数构建支持向量机模型。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，采用遗传算法确定所述支持向量机模型的模型参数，包括：

对支持向量机模型的初始模型参数进行二进制编码；

将二进制编码后的初始模型参数按照二进制顺序排列成初始染色体；

根据所述初始染色体计算初始染色体种群中个体适应度；

根据个体适应度的计算结果，对初始染色体种群进行选择、交叉和变异处理，对处理后的染色体种群进行平均适应度计算；

在平均适应度大于预设值时，将处理后的染色体种群作为初始染色体种群重新进行选择、交叉和变异处理，直至平均适应度小于预设值；

对平均适应度小于所述预设值时的染色体种群中的染色体进行解码，得到支持向量机模型的模型参数。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述模型参数包括：罚参数和/或核参数。

7.如权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，所述支持向量机模型中采用的核函数为径向基函数RBF。

8.一种光伏系统发电功率的预测装置，其特征在于，包括：

输入模块，用于向支持向量机模型中输入光伏系统发电功率历史数据和气象预报数据；

预测模块，用于通过所述支持向量机模型预测所述光伏系统的发电功率。

9.如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述气象预报数据包括：光照强度。

10.如权利要求9所述的装置方法，其特征在于，所述气象预报数据还包括：温度和/或湿度。

11.如权利要求8所述的装置，其特征在于，还包括：

确定模块，用于采用遗传算法确定支持向量机模型的模型参数；

构建模块，用于根据确定的模型参数构建支持向量机模型。

12.如权利要求11所述的装置，其特征在于，所述确定模块包括：

编码单元，用于对支持向量机模型的初始模型参数进行二进制编码；

排序单元，用于将二进制编码后的初始模型参数按照二进制顺序排列成初始染色体；

计算单元，用于根据所述初始染色体计算初始染色体种群中个体适应度；

选择单元，用于根据个体适应度的计算结果，对初始染色体种群进行选择、交叉和变异处理，对处理后的染色体种群进行平均适应度计算；

处理单元，用于在平均适应度大于预设值时，将处理后的染色体种群作为初始染色体种群重新进行选择、交叉和变异处理，直至平均适应度小于预设值；

解码单元，用于对平均适应度小于所述预设值时的染色体种群中的染色体进行解码，得到支持向量机模型的模型参数。

13.如权利要求12所述的装置，其特征在于，所述模型参数包括：罚参数和核参数。

14.如权利要求8至13中任一项所述的装置，其特征在于，所述支持向量机模型中采用的核函数为径向基函数RBF。