[发明专利]分布式新能源云端网格预测方法与系统

权利要求书

1.一种分布式新能源云端网格预测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标发电节点对应的至少一个种类的发电节点特征数据，所述发电节点特征数据为多源融合数据；

在天气预报网格数据中获取与所述目标发电节点所处位置对应的天气预报数据，并建立所述目标发电节点对应的天气预报数据与所述目标发电节点对应的发电节点特征数据间的映射关系，得到至少一个目标网格数据；其中，获取所述目标网格数据中对应的所述目标发电节点的发电类型，基于所述目标发电节点的发电类型，选取历史目标网格测试数据，所述历史目标网格测试数据对应的发电类型与所述目标发电节点的发电类型相同，根据所述目标网格数据遍历相同所述发电类型中的待选取发电能力预测模型中的历史目标网格测试数据，选取所述目标网格数据与所述历史目标网格测试数据匹配度最高的所述目标发电能力预测模型；

从发电能力预测模型集合中选取目标发电能力预测模型；所述目标发电能力预测模型对应的待选取发电能力预测模型的测试结果满足预设条件，其中，选取规则为调取包含多个所述待选取发电能力预测模型的发电能力预测模型集合；根据至少一个所述目标网格数据遍历相同所述发电类型中的所述待选取发电能力预测模型中的历史目标网格测试数据，在所述发电能力预测模型集合中选取所述目标网格数据与所述历史目标网格测试数据匹配度最高的发电能力预测模型，作为所述目标发电能力预测模型；所述待选取发电能力预测模型的测试结果为采用与所述目标发电节点对应的历史目标网格测试数据对所述目标发电能力预测模型进行测试得到的；

将至少一个所述目标网格数据输入所述目标发电能力预测模型进行预测，得到所述目标发电节点对应的发电能力预测结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在天气预报网格数据中获取与所述目标发电节点所处位置对应的天气预报数据，并建立所述目标发电节点对应的天气预报数据与所述目标发电节点对应的发电节点特征数据间的映射关系，得到至少一个目标网格数据，包括：

将所述目标发电节点所处位置与对应的天气预报数据进行结合，得到结合后天气预报数据；

建立所述目标发电节点对应的所述发电节点特征数据中的台账数据与所述结合后天气预报数据间的映射关系，得到至少一个所述目标网格数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取与所述目标发电节点所处位置对应的天气预报数据并进行结合，得到结合后天气预报数据，包括：

获取所述目标发电节点所处位置的经纬度；

根据所述目标发电节点的经纬度查询对应的天气预报数据，所述天气预报数据由多个子天气预报数据点构成；

结合所述目标发电节点的经纬度以及多个所述子天气预报数据点，得到所述结合后天气预报数据。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取多个所述目标发电节点对应的所述历史目标网格测试数据，所述历史目标网格测试数据所包含的数据类型与所述目标网格数据的数据类型一致；

基于各个所述目标发电节点对应的至少一个所述历史目标网格测试数据对多个待训练目标发电能力预测模型进行训练，得到所述发电能力预测模型集合，所述发电能力预测模型集合里面包括至少两个已训练目标发电能力预测模型。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于各个所述目标发电节点对应的至少一个所述历史目标网格测试数据对多个待训练目标发电能力预测模型进行训练，得到发电能力预测模型集合，包括：

将至少一个所述历史目标网格测试数据输入所述待训练目标发电能力预测模型进行计算，得到所述待训练目标发电能力预测模型的损失值；

基于所述损失值对所述待训练目标发电能力预测模型的参数进行调整，使得所述损失值达到预设条件，得到所述已训练目标发电能力预测模型；

对各个所述待训练目标发电能力预测模型采取同样的训练步骤，得到所述发电能力预测模型集合。