一种不依赖气象数据的日前光伏功率预测方法和相关装置与流程
技术特征:
1.一种不依赖气象数据的日前光伏功率预测方法,其特征在于,包括如下步骤:
2.根据权利要求1所述的不依赖气象数据的日前光伏功率预测方法,其特征在于,所述天气类型概率预测模型的训练流程,包括:
3.根据权利要求1所述的不依赖气象数据的日前光伏功率预测方法,其特征在于,所述光伏功率预测模型的训练流程,包括:
4.根据权利要求3所述的不依赖气象数据的日前光伏功率预测方法,其特征在于,所述预处理的流程,包括:
5.根据权利要求1所述的不依赖气象数据的日前光伏功率预测方法,其特征在于,所述光伏功率预测模型采用编码器-解码器的结构。
6.根据权利要求1所述的不依赖气象数据的日前光伏功率预测方法,其特征在于,最终的所述光伏功率预测结果按照下式计算:
7.根据权利要求1所述的不依赖气象数据的日前光伏功率预测方法,其特征在于,将历史光伏发电功率数据进行聚类,包括:
8.一种不依赖气象数据的日前光伏功率预测装置,其特征在于,包括:
9.一种计算机设备,其特征在于,所述设备包括处理器以及存储器:
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的一种不依赖气象数据的日前光伏功率预测方法。
技术总结
本发明提供的一种不依赖气象数据的日前光伏功率预测方法和相关装置,包括获取待预测日前若干天的天气类别;将日前若干天的天气类别输入到天气类型概率预测模型中,得到待预测日的天气类型概率分布;对天气类型概率分布进行多次随机抽样;按抽样得出的天气类型选择对应的光伏功率预测模型,并利用各个光伏功率预测模型进行预测;将多次抽样得出的天气类型概率与对应的多个光伏功率预测结果进行加权融合,得到最终的预测结果。本发明通过聚类的方法充分挖掘历史光伏出力数据中隐含的气象信息,结合天气类型概率预测模型和光伏功率预测模型可以在没有天气预报输入的条件下有效考虑长期运行中的天气变化,使得应用的条件更加宽松。
技术研发人员:李燕平,禤培正,刘结,程兰芬,胡圣青,周保荣,吕贤利,唐翀,黄秀秀,朱继松,卓华硕,苏祥瑞,张伟康
受保护的技术使用者:广东电网有限责任公司阳江供电局
技术研发日:
技术公布日:2024/11/18
文档序号 :
【 40049481 】
技术研发人员:李燕平,禤培正,刘结,程兰芬,胡圣青,周保荣,吕贤利,唐翀,黄秀秀,朱继松,卓华硕,苏祥瑞,张伟康
技术所有人:广东电网有限责任公司阳江供电局
备 注:该技术已申请专利,仅供学习研究,如用于商业用途,请联系技术所有人。
声 明 :此信息收集于网络,如果你是此专利的发明人不想本网站收录此信息请联系我们,我们会在第一时间删除
技术研发人员:李燕平,禤培正,刘结,程兰芬,胡圣青,周保荣,吕贤利,唐翀,黄秀秀,朱继松,卓华硕,苏祥瑞,张伟康
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