[发明专利]基于多维环境数据的光伏功率预测方法

权利要求书

1.一种基于多维环境数据的光伏功率预测方法，其特征在于：包括如下步骤：

采集环境数据；

利用主成分分析法对所述环境数据进行降维处理，得到综合指标；

构建BP神经网络预测模型预测光伏功率。

2.根据权利要求1所述的基于多维环境数据的光伏功率预测方法，其特征在于：所述利用主成分分析法对所述环境数据进行降维处理，得到综合指标的具体步骤为：

获取原始样本矩阵X＝(X_ij)A*B，i＝1,2,3,…,Aj＝1,2,3,…,B，式中A表示研究区域个数，B表示选择指标个数；

主成分T_i＝X_ej，式中e_j表示正规化特征向量；

计算贡献率

研究各地区生态安全综合得分w＝bX₁+cX₂+…+xX_x，式中X表示特征值的特征向量；b、c、x则是所述环境数据的标准化数据。

3.根据权利要求1所述的基于多维环境数据的光伏功率预测方法，其特征在于：所述BP神经网络预测模型包括输入层、隐含层和输出层，所述综合指标为所述输入层，所述输出层为功率分析结果。

4.根据权利要求3所述的基于多维环境数据的光伏功率预测方法，其特征在于：所述输出层和所述隐含层的转移函数为单极性S型函数。

5.根据权利要求1所述的基于多维环境数据的光伏功率预测方法，其特征在于：所述环境数据包括瞬时风速、两分钟内平均风速、风向、辐射日累计值、辐射瞬时值、光照强度、环境湿度、环境温度、透光率日累计值、透光率瞬时值、平均露点、日最高温度和日最低温度。

6.根据权利要求1所述的基于多维环境数据的光伏功率预测方法，其特征在于：所述综合指标包括：光照强度、天气情况和大气温度。

7.根据权利要求1所述的基于多维环境数据的光伏功率预测方法，其特征在于：所述采集环境数据采用光纤力热复合测试仪。