[发明专利]一种光伏发电功率的预测方法、存储介质及终端设备

说明书

本发明公开了一种光伏发电功率的预测方法、存储介质及终端设备，所述光伏发电功率的预测方法包括步骤：将历史气象数据样本集输入至分类模型，通过分类模型得出第一气象类型训练集；将实时气象数据样本集输入至分类模型，分类模型根据实时气象数据样本集对第一气象类型训练集进行滚动校验，并得出第二气象类型训练集；将第二气象类型训练集输入至动态组合预测模型，通过动态组合预测模型得出第一预测数据；将第一预测数据输入至验证模型，通过验证模型得出第二预测数据；所述第二预测数据为光伏发电功率的预测数据；根据历史数据和实时数据对气象类型进行分类，提高分类数据的准确度，并通过对若干预测值进行交叉验证提高预测的准确率。

技术领域

本发明涉及光伏发电技术领域，特别涉及一种光伏发电功率的预测方法、存储介质及终端设备。

背景技术

在光伏电站建设过程中，设计人员在前期需要根据该地区的地理位置和气象情况进行光伏发电功率的预测，但是由于光伏发电功率受气象情况影响较大，在不同地区和不同的气象情况的条件下，甚至在同一地区和不同季节的条件下，光伏发电功率都呈现不同的特点，因此光伏发电功率的预测难度较大。

现有光伏发电功率的预测方法主要有：间接预测法和直接预测法，间接预测法首先预测与光伏系统相关的环境参数，如太阳辐射、环境温度等参数，然后使用已有的基于光伏发电系统的物理模型来预测光伏发电功率；而直接预测法是利用历史数据，如已有的光伏发电量和气象数据，得出预测结果，然而，各种预测模型在预测过程中都存在一定的局限性，如果使用不当，可能会得到不理想的预测结果，对于特殊的复杂天气情况，比如广东阴雨潮湿的气候，若采用传统的预测方法则无法对这类天气情况作出准确的光伏发电功率预测。

可见，现有技术还有待改进和提高。

发明内容

鉴于上述现有技术的不足之处，本发明的目的在于提供一种光伏发电功率的预测方法、存储介质及终端设备，提高对复杂天气的发电功率预测的准确率。

为了达到上述目的，本发明采取了以下技术方案：

一种光伏发电功率的预测方法，包括：

将历史气象数据样本集输入至分类模型，通过分类模型得出第一气象类型训练集；

将实时气象数据样本集输入至分类模型，分类模型根据实时气象数据样本集对第一气象类型训练集进行滚动校验，并得出第二气象类型训练集；

将第二气象类型训练集输入至动态组合预测模型，通过动态组合预测模型得出第一预测数据；

将第一预测数据输入至验证模型，通过验证模型得出第二预测数据；所述第二预测数据为光伏发电功率的预测数据。

所述的光伏发电功率的预测方法中，所述将历史气象数据样本集输入至分类模型，通过分类模型得出第一气象类型训练集，之前，还包括：

获取同时段的历史气象数据和历史光伏发电量数据；

对同时段的历史气象数据和历史光伏发电量数据进行参数特征相关性分析，并得出历史气象数据样本集。

所述的光伏发电功率的预测方法中，所述对同时段的历史气象数据和历史光伏发电量数据进行参数特征相关性分析，并得出历史气象数据样本集，具体包括：

将历史气象数据和历史光伏发电量数据进行离差标准化处理，得到第一训练集；

选取同时段的发电量均值作为分类标准，对第一训练集标定分类标签，并得到第二训练集，所述第二训练集为历史气象数据样本集。

所述的光伏发电功率的预测方法中，所述动态组合预测模型包括若干预测模型。

所述的光伏发电功率的预测方法中，所述将第二气象类型训练集输入至动态组合预测模型，通过动态组合预测模型得出第一预测数据，具体包括：