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公开(公告)号：CN111815021B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202010500562.8
申请日：2020-06-04
Applicant: 上海电力大学
Abstract: 本发明涉及一种基于太阳辐射气候特征识别的光伏功率预测方法，包括以下步骤：1)定义天气类型指数SCF，并根据天气类型指数SCF将不同时次对应的天气状态数据进行归类划分；2)对每类天气状态数据分别选择斜面辐射模型进行斜面入射总辐射的预测；3)构建光伏电池模型预测光伏阵列直流发电功率；4)构建逆变器模型，并根据光伏阵列直流发电功率预测值计算得到光伏阵列交流发电功率，完成光伏功率的预测。与现有技术相比，本发明具有应用场景灵活、分天气类型识别、提高准确性、降低功率预测误差等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113722375B
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202110913414.3
申请日：2021-08-10
Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 上海电力大学 , 国网浙江省电力有限公司 , 华中科技大学
IPC: G06F16/2458 , G06N3/0442 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , H02J3/00
Abstract: 本发明公开了一种基于多算法优化的双层混合光伏预测方法及计算机设备，属于光伏预测技术领域。现有的光伏出力预测方案，准确度不高，无法实现短期光伏功率准确预测。本发明的一种基于多算法优化的双层混合光伏预测方法，对获取的数据信息进行分类和筛选，并将其划分为：时序特征量、随机特征量；并将光伏历史输出功率数据分成时序分量和随机分量，并根据时序特征量形成时序层、随机层；然后叠加时序层和随机层，得到光伏出力预测模型，对光伏出力进行准确预测。本发明能够综合考虑随机因素和时序因素对模型的影响，有效提高模型预测的准确度，实现光伏出力的短期准确预测，以增强电力系统整体稳定性。
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公开(公告)号：CN113837426A
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202011366059.4
申请日：2020-11-29
Applicant: 上海电力大学
Abstract: 本发明涉及一种基于天气分型的光伏功率预测方法，包括：S1：获取当地历史数据；S2：针对历史数据根据数据中的总云量进行分类，总云量低于或等于2成的分为天气类型1，总云量大于2成的进一步进行分类；S3：针对需要进一步分类的对应部分数据，利用数据中的日照百分率、直射比和修正大气清晰度指数计算得到天气类型指数SCF，并按照SCF的大小范围进一步划分为天气类型2、天气类型3和天气类型4；S4：4种天气类型进行输入因子诊断分析后选用不同的输入因子；S5：对输入变量进行主成分分析降维后，使用统计学模型区分天气类型进行训练建模，继而进行光伏出力预测。本发明具有减小光伏功率预测的误差，精度高，天气类型的识别效果更好等优点。
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公开(公告)号：CN113722375A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202110913414.3
申请日：2021-08-10
Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 上海电力大学 , 国网浙江省电力有限公司 , 华中科技大学
IPC: G06F16/2458 , G06N3/04 , G06Q10/04 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于多算法优化的双层混合光伏预测方法及计算机设备，属于光伏预测技术领域。现有的光伏出力预测方案，准确度不高，无法实现短期光伏功率准确预测。本发明的一种基于多算法优化的双层混合光伏预测方法，对获取的数据信息进行分类和筛选，并将其划分为：时序特征量、随机特征量；并将光伏历史输出功率数据分成时序分量和随机分量，并根据时序特征量形成时序层、随机层；然后叠加时序层和随机层，得到光伏出力预测模型，对光伏出力进行准确预测。本发明能够综合考虑随机因素和时序因素对模型的影响，有效提高模型预测的准确度，实现光伏出力的短期准确预测，以增强电力系统整体稳定性。
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公开(公告)号：CN111815021A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010500562.8
申请日：2020-06-04
Applicant: 上海电力大学
Abstract: 本发明涉及一种基于太阳辐射气候特征识别的光伏功率预测方法，包括以下步骤：1)定义天气类型指数SCF，并根据天气类型指数SCF将不同时次对应的天气状态数据进行归类划分；2)对每类天气状态数据分别选择斜面辐射模型进行斜面入射总辐射的预测；3)构建光伏电池模型预测光伏阵列直流发电功率；4)构建逆变器模型，并根据光伏阵列直流发电功率预测值计算得到光伏阵列交流发电功率，完成光伏功率的预测。与现有技术相比，本发明具有应用场景灵活、分天气类型识别、提高准确性、降低功率预测误差等优点。
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公开(公告)号：CN111815020A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010499706.2
申请日：2020-06-04
Applicant: 上海电力大学
Abstract: 本发明涉及一种基于太阳辐射气候特征识别的南墙辐射预测方法，包括以下步骤：1)获取当地历史数据；2)定义天气类型指数SCF，并基于天气类型指数SCF对历史数据划分天气类型；3)将当地实测数据按照天气类型指数SCF归类，并根据不同的天气类型选择对应的预测模型进行辐射预测。与现有技术相比，本发明具有考虑天气类型分类预测、提升预测模型精度、天气类型分类简单准确、小时尺度预测等优点。
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