[发明专利]一种光伏发电系统输出功率的预测方法及装置

权利要求书

1.一种光伏发电系统输出功率的预测方法，其特征在于，包括：

获取预设时间段内光伏发电系统的历史输出功率数据与相应的气象数据；

将所述历史输出功率数据根据变分模态分解算法分解为多个分解分量；

根据多个所述分解分量与相应的气象数据建立极限学习机预测模型，并根据所述极限学习机预测模型计算各个所述分解分量的预测结果；

将各个所述预测结果进行求和，以得到所述光伏发电系统输出功率的预测结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述历史输出功率数据根据变分模态分解算法分解为多个分解分量包括：

根据所述气象数据将所述历史输出功率数据进行归类；

将同一天气类型下的历史输出功率数据根据所述变分模态分解算法分解为多个分解分量。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述气象数据将所述历史输出功率数据进行归类包括：

建立自组织竞争神经网络模型，将所述历史输出功率数据作为自组织竞争神经网络的输入样本数据；

选取预设天气类型下的历史输出功率数据作为所述自组织竞争神经网络模型的测试样本；

根据所述输入样本数据对所述自组织竞争神经网络模型的网络权值进行初始化，根据下述公式对所述网络权值进行调整：

$w_{ij}=w_{ij}+a(\frac{x_i}{m}-w_{ij});$

根据所述测试样本对所述输入样本数据进行归类；

其中，x_i(i＝1，2，…，m)为输入样本，w_ij为第i个输入节点与第j个输出神经元之间的权值，a为权重系数。