[发明专利]一种整县屋顶分布式光伏功率预测方法

权利要求书

1.一种整县屋顶分布式光伏功率预测方法，其特征在于：包括：

S101、从整县屋顶分布式光伏的功率曲线数据库中获取功率曲线；

S102、根据欧式距离和斜率距离综合相似性衡量公式分别计算每条屋顶分布式光伏功率曲线与每类聚类中心曲线的相似度，将屋顶分布式光伏功率曲线归类于相似度最大的聚类中心曲线类别组；

S103、根据k-mediod算法对各类聚类中心曲线类别组的聚类中心进行计算和调整，输出最佳聚类分区方案和中心曲线集合，根据分区方案确定整县范围内的分布式光伏划定区域，根据聚类中心曲线集合确定各分区的中心功率曲线；

S104、各分区进行功率的拟合预测并进行求和，得到整县范围内的预测功率；

所述根据曲线之间的欧式距离和斜率距离分别计算每条屋顶分布式光伏功率曲线与每类聚类中心曲线的相似度之前，包括：

设置初始聚类中心数目、最佳聚类数目及迭代次数；

根据初始聚类中心数目设置初始聚类中心曲线矩阵，所述；

设置综合相似性衡量公式中的权重系数和；

所述根据k-mediod算法对各类聚类中心曲线类别组的聚类中心进行计算和调整，输出最佳聚类分区方案和中心曲线集合，根据分区方案确定整县范围内的分布式光伏划定区域，根据聚类中心曲线集合确定各分区的中心功率曲线，包括：

计算各类中心与各样本点距离的绝对误差，将绝对误差最小的样本点作为新的中心点，进行聚类中心的计算和调整：

（9）

（10）

式（9）、式（10）中，为第次迭代计算的第类的聚类中心，为第类曲线组中距离原始中心绝对误差最小的一组功率曲线；为该类中的曲线数目，为第类曲线组的各功率曲线样本与聚类中心的绝对误差；

判断曲线聚类结果是否满足离散度极限且聚类中心是否改变；

当曲线聚类结果小于聚类的离散度且聚类中心不再发生改变时；输出聚类结果，即为最优分区组。

2.根据权利要求1所述的一种整县屋顶分布式光伏功率预测方法，其特征在于：所述根据欧式距离和斜率距离综合相似性衡量公式分别计算每条屋顶分布式光伏功率曲线与每类聚类中心曲线的相似度，将每条功率曲线归类于相似度最大的聚类中心曲线类别组，包括：

假设其中一条屋顶分布式光伏功率曲线为，其中一类聚类中心曲线，所述；，采用欧式距离来表示两条曲线对应采样点之间的距离为：

（1）

式（1）中，表示功率曲线和聚类中心曲线的欧式距离，和为功率曲线和聚类中心曲线在时刻对应的采样点；

曲线的斜率距离采用固定时间间隔下的变化量来表示，所述功率曲线在各时间段内的曲线变化量为：；所述聚类中心曲线在各时间段内的曲线变化量为：；其中，和的计算公式为：

， （2）

， （3）

式（2）、式（3）中，为时间间隔，且；

功率曲线和聚类中心曲线的时间序列表达如下：

（4）

（5）

两条曲线之间的斜率距离为：

（6）

并且有下式成立：

（7）

式（7）中，表示该时间序列的结束时间；

根据功率曲线和聚类中心曲线的欧式距离相似性衡量依据和基于DTW算法的变化趋势相似性衡量依据，采用综合相似性衡量公式计算功率曲线和聚类中心曲线的相似度：

（8）

式（8）中，和为综合相似性衡量公式中欧式距离和斜率距离衡量方法所占有的权重；

根据每条功率曲线与每类聚类中心曲线的相似度，按照从大到小的顺序进行排序，将每条功率曲线归类于相似度最大的聚类中心曲线类别组。