[发明专利]用于预测光伏电站功率的方法、装置、存储介质及处理器

说明书

本发明实施例提供一种用于预测光伏电站功率的方法、装置、存储介质及处理器，包括：通过获取多个时刻的历史卫星云图和当前时刻的实时卫星云图确定地表辐照度衰减系数关联模型和目标云团的运动轨迹，根据运动轨迹和地表辐照度衰减系数关联模型计算预测时刻的地表辐照度衰减系数，根据所述地表辐照度衰减系数和晴空地表辐照度确定预测时刻的目标地表辐照度，根据功率辐照度关系式和所述目标地表辐照度确定预测时刻的目标光伏功率。本发明实施例预测时刻太阳位置和预测的目标云团轨迹确定地表辐照度衰减系数，从而预测光伏功率。提高了地面辐射衰减预测的准确性，保障了光伏电站出力预测的精度。

技术领域

本发明涉及光伏发电技术领域，具体地涉及一种用于预测光伏电站功率的方法、装置、存储介质及处理器。

背景技术

光伏发电具有间歇性、随机性和波动性，会给电网的安全运行带来一些问题。光伏功率预测的准确度越高，光伏并网给电网的安全运行带来的影响越小，可以有效规划电源调度计划。

目前，云团轨迹的预测通常采用风云二号或四号A星，风云二号或四号A星获取影像数据的时间间隔较大，采用云团后轨迹预测的误差较大。并且，在云图特征自动识别光伏出力预测时，地基云团监测设备的有效监测范围有限，预测时间较长。在预测时间段内，云团可能移出地基云检测设备的检测范围，导致云团轨迹预测误差较大，云团轨迹预测的精度较低。

常用的基于气象监测要素预测的地面辐射衰减预测是将云团形态、云层高度等特征参数作为固定值。当存在云团生消、云层高度变化的实时变化时，云层遮挡下地面辐射衰减预测会产生误差，影响地面辐射衰减预测的准确性。从而影响光伏电站出力预测的精度。

发明内容

本发明实施例的目的是提供一种用于预测光伏电站功率的方法、装置、存储介质及处理器。

为了实现上述目的，本发明实施例提供一种用于预测光伏电站功率的方法，包括：

获取光伏电站的多个时刻的历史卫星云图和当前时刻的实时卫星云图；

获取与多个历史卫星云图对应的多个历史地表辐照度，根据多个历史地表辐照度建立地表辐照度衰减系数关联模型；

基于实时卫星云图计算预测时刻的目标云团的运动轨迹；

基于运动轨迹和地表辐照度衰减系数关联模型计算预测时刻的地表辐照度衰减系数；

根据地表辐照度衰减系数和晴空地表辐照度确定预测时刻的目标地表辐照度，其中，晴空地表辐照度是根据晴空地表辐照度关系式和当前时刻的太阳辐射能数据计算得到的；以及

根据功率辐照度关系式和目标地表辐照度确定预测时刻的目标光伏功率，其中，功率辐照度关系式是由历史地表辐照度和光伏电站的历史功率数据统计得到的。

在本发明实施例中，获取与多个历史卫星云图对应的多个历史地表辐照度，根据多个历史地表辐照度建立地表辐照度衰减系数关联模型，包括：

提取多个历史卫星云图的多个第一灰度特征值，其中，历史灰度特征值包括：历史灰度最大值、历史灰度最小值、历史灰度均值以及历史灰度标准差；

获取与多个历史灰度特征值对应的多个历史地表辐照度；

根据多个历史灰度特征值和对应的多个历史地表辐照度计算得到与历史灰度特征值对应的多个地表辐照度衰减系数；

通过人工神经网络建立有关历史灰度特征值和对应的地表辐照度衰减系数的地表辐照度衰减系数关联模型。

在本发明实施例中，基于实时卫星云图计算预测时刻的目标云团的运动轨迹，包括：

基于实时卫星云图提取目标云团区域；

通过多个时刻的历史卫星云图和当前时刻的实时卫星云图计算预测时刻的目标云团的运动轨迹。