[发明专利]一种整县屋顶分布式光伏功率预测方法

说明书

本发明提供一种整县屋顶分布式光伏功率预测方法，包括：S10、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；S20、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；S30、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，确定整县范围内的分布式光伏划定区域和各分区的中心功率曲线；S40、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；本发明提高了功率预测的精确度，既实现了整县式屋顶分布式光伏的分区能量管理，也实现了整县分布式光伏功率的有效预测，为电网运行的调控与决策提供了关键支撑作用。

技术领域

本发明属于功率预测的技术领域，具体涉及一种整县屋顶分布式光伏功率预测方法。

背景技术

随着我国“双碳”发展战略目标的提出，构建以新能源为主体的新型电力系统成为我国实现能源转型的关键支撑，为此，国家能源局公布了676个整县屋顶分布式光伏试点县，以推动新型电力系统的发展进程。整县式光伏的大规模建设和投运，极大地提高新能源在电网中的比例，这标志着新能源的出力将在电网中逐渐居于主导地位。因此，如何更好的对新能源发电进行调度和控制成为新型电力系统发展过程中的一个关键技术难题，尤其对于屋顶分布式光伏发电而言，在地域上存在分布面积广、位置分散、个体容量小等特点，这也造成了由于外界环境差别很大导致的各区域光伏运行特征不一致，而个体用户的独立预测功能应用于整县式光伏中则会造成经济投入过大，引起用户的经济损失。因此，如何准确对整县范围内的屋顶分布式光伏进行出力预测则是实现整县式光伏调度和控制的首要问题。

当前，光伏功率预测的方法主要以集中式的光伏发电厂（站）为主，主要采用基于数学统计预测方法和人工智能预测方法，这些方法主要根据光伏的外界环境特点和运行特性实现对光伏出力的预测，但是对于整县屋顶分布式光伏的预测，这些方法存在不足之处：

（1）、集中式光伏电站的地域环境变化特征基本一致，分布式光伏的环境变化复杂多变，且天气信息采集较为困难，因此，不适用于集中预测模式；

（2）、采用数学统计方法或者人工智能方法对屋顶分布式光伏进行预测，由于整县式光伏的数量多、容量小且并网运行方式不一致，导致考虑变量很多，运算量较大，运算过程复杂，严重影响预测的精度。

所以，现存的预测方案只针对并广泛适用于不同区域、不同特性的集中式光伏发电厂（站），对于屋顶分布式光伏的功率预测研究较少，尚无完善的功率预测方案。随着整县式屋顶光伏方案的提出与试点的建设，与之相适应的功率预测方案的研究显得十分必要和迫切。

发明内容

本发明克服现有技术存在的不足，所要解决的技术问题为：提供一种基于功率曲线相似性进行分区并对光伏出力预测的整县屋顶分布式光伏功率预测方法。

为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：一种整县屋顶分布式光伏功率预测方法，包括：

S10、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；

S20、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；

S30、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；

S40、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。

优选地，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；