[发明专利]一种基于相关性的光伏出力预测方法

说明书

本发明为一种基于相关性的光伏出力预测方法，该方法包括以下步骤：获取同地区参考光伏电站和目标光伏电站的光伏出力历史数据；对所获取的两个电站的历史数据分别做无遮归一化处理，分别求取各自的无遮天j时刻出力及每天j时刻的无遮系数；求取历史数据中各天的晴朗系数Z和突变系数C，归一化处理后对样本天进行聚类来分类天气；对参考光伏电站和目标光伏电站的各自的属于某类天气的所有样本无遮系数进行函数拟合，得到各类天气下两个电站的累计分布函数；用Copula函数对累计分布函数建立相关性；选择对应天气下的空间相关性模型，求出目标光伏电站的无遮系数，再求得目标光伏电站的功率预测结果。该方法成本低、所需数据量少、预测精度高。

技术领域

本发明涉及发电功率预测技术领域，尤其是涉及一种基于相关性的光伏出力预测方法。

背景技术

光伏发电作为目前主流的太阳能发电形式，其清洁、适用性广的优点使得其在城市电网中发展迅速。然而光伏发电易受自然因素影响导致其具有难以抑制的波动性，这对电网的安全运行带来冲击。合理的调度计划可以有效缓和光伏发电波动性对电网的冲击，而这需要光伏发电提供精确的功率预测作为数据支撑。

目前，光伏功率预测技术已经趋近成熟，大部分集中式光伏电站都装备了功率预测装置。但由于成本的限制，部分光伏发电特别是分布式光伏发电并不具备功率预测装置，这成为电网运行的隐患。

影响光伏发电的主要自然因素有辐照度、环境温度、湿度等，辐照度又受到季节、天气的影响。这些因素在同地区几乎一致，这导致同地区的光伏出力之间具有极高的相关性。基于此，文献《张柏林,拜润卿,智勇,等.基于空间相关性的分布式光伏超短期预测技术研究[J].陕西电力,2017,45(5):22-26》用一次线性模型描述光伏出力空间相关性，以参考光伏电站的出力预测结果求得了目标光伏电站的出力预测。但其所用的一次线性模型不能精确的描述两光伏电站的空间相关性，且并未分离光伏出力的确定性和不确定性分量。

发明内容

本发明的目的在于，提供一种可有效解决上述技术问题的基于相关性的光伏出力预测方法。该方法具备成本低廉、所需数据量少和预测精度高等优势。

为达到本发明之目的，采用如下技术方案：

一种基于相关性的光伏发电功率预测方法，其特征在于该方法包括以下步骤：

步骤1、获取同地区参考光伏电站和目标光伏电站的光伏出力历史数据，同时获得参考光伏电站的光伏出力预测结果；

步骤2、对所获取的两个电站的历史数据分别做无遮归一化处理，分别求取各自的无遮天j时刻出力及每天j时刻的无遮系数；

步骤3、求取历史数据中各天的晴朗系数Z和突变系数C，晴朗系数Z为样本日所有时刻无遮系数的总和，突变系数C为样本日相邻时刻点无遮系数差值绝对值的总和，对晴朗系数Z和突变系数C进行归一化处理，对归一化后样本天进行聚类来分类天气；

步骤4、对参考光伏电站和目标光伏电站的各自的属于某类天气的所有样本无遮系数进行函数拟合，得到各类天气下参考光伏电站和目标光伏电站的累计分布函数；

步骤5、对各类天气下，用Copula函数对步骤4的累计分布函数建立相关性，即建立得到目标光伏电站的无遮系数和参考光伏电站的无遮系数之间的空间相关性模型；

步骤6、依据参考光伏电站的光伏出力预测结果，选择对应天气下的空间相关性模型，进而求出目标光伏电站的无遮系数，再由式(7)求得目标光伏电站的功率预测结果，

P^f_j＝u^f_j·w_j (7)

其中，为预测日j时刻的光伏出力，为由空间相关性模型计算出的目标光伏电站的光伏预测日j时刻无遮系数，w_j为目标光伏电站无遮天j时刻的出力。