[发明专利]基于深度时空特征与效应分解的光伏功率预测系统

权利要求书

1.基于深度时空特征与效应分解的光伏功率预测系统，其特征在于，包括历史数据收集模块、区域气象划分模块、气象效应分解模块、历史数据修正模块、相似日选择模块、模型训练模块以及光伏功率预测模块；其中，各个模块之间通过电气方式连接；

所述历史数据收集模块用于预先收集光伏发电站的历史基础数据；所述历史数据收集模块将收集的历史基础数据发送至区域气象划分模块；

所述区域气象划分模块用于根据光伏发电站的历史基础数据对光伏发电站所在区域以及气象进行划分；所述区域气象划分模块将进行区域划分后的历史基础数据按分组发送至气象效应分解模块以及历史数据修正模块；

所述气象效应分解模块用于将光伏电站的历史数据根据不同的气象进行基于气象的效应分解；所述气象效应分解模块将每组光伏电站的每类气象的气象指数发送至历史数据修正模块；

所述历史数据修正模块用于根据光伏电站的每类气象的气象指数对历史数据中的每个每日特征数据进行修正，所述历史数据修正模块将修正后的每日特征数据发送至相似日选择模块；

所述相似日选择模块用于从历史数据中选择与待预测日期特征数据相近的日期；所述相似日选择模块根据每个待预测日期的数据，将每个光伏电站对应的相似日序列发送至模型训练模块；

所述模型训练模块用于使用相似日序列预测光伏电站发电功率的LSTM模型；所述模型训练模块将训练完成的LSTM模型发送至光伏功率预测模块；

所述光伏功率预测模块用于使用训练好的LSTM模型对待预测日期的产生的光伏功率进行预测。

2.根据权利要求1所述的基于深度时空特征与效应分解的光伏功率预测系统，其特征在于，所述历史数据收集模块收集的历史基础数据包括每个光伏发电站的地理位置、每个光伏发电站历史每日的发电功率、以及每日特征数据；所述每日特征数据包括太阳辐照度、组件温度、相对湿度、空气温度以及大气压力。

3.根据权利要求1所述的基于深度时空特征与效应分解的光伏功率预测系统，其特征在于，所述区域气象划分模块将气象划分为晴天、多云以及雨天三类气象类型；对气象进行划分的方式为根据每日的太阳辐射度的强弱，以实际经验判断当日是晴天或多云，再根据当日相对湿度判断当日是否为雨天；

所述区域气象划分模块对区域进行划分的方式为根据每个光伏电站每日的气象类型按时间顺序组成一条气象序列；将具有完全相同气象序列或气象序列的相似度大于相似度阈值K的光伏电站作为一组；每组电站即为同一个区域内的光伏电站；其中，所述相似度阈值K为根据当地实际情况预设的系数。

4.根据权利要求1所述的基于深度时空特征与效应分解的光伏功率预测系统，其特征在于，所述气象效应分解模块进行基于气象的效应分解包括以下步骤：

步骤S1：将每组光伏电站标记为s，对于光伏电站组s，将每日特征数据按三类气象进行分组；

步骤S2：对于具有相同气象的分组中，每个光伏电站的每个每日特征数据，使用效应分解技术，计算出光伏电站组s的每类气象的气象指数；所述气象指数用于对历史数据中，每日特征数据进行补偿。

5.根据权利要求1所述的基于深度时空特征与效应分解的光伏功率预测系统，其特征在于，所述历史数据修正模块对每个光伏电站组s，每个每日特征数据进行修正的方式为：将每类气象标记为w，将光伏电站组s的气象类型w的气象指数标记为Zsw；将光伏电站的每个每日特征数据标记为p；对于每个光伏电站组s历史中的每个日期i，获取日期i下的每日特征数据p的值Tsip；将Tsip进行修正，即将Tsip更新为其中，w为日期i下对应的天气类型。