一种基于相似数据选取的光伏电站输出功率预测方法

摘要

本发明涉及一种基于相似数据选取的光伏电站输出功率预测方法，属于光伏发电技术领域。该方法包括以下步骤：步骤1：采集历史天的辐照强度值、温度值和实际光伏输出功率值，以及气象预报中预测天辐照强度值和温度值；步骤2：确定每天6点到18点各整点辐照强度对应的权值w₁(i)，确定每天6点到18点各整点温度对应的权值w₂(i)；步骤3：进行相似天的选取；步骤4：根据所选相似天与预测天的相关程度，确定功率预测时各相似天功率所占权重；步骤5：计算得到预测天进行光伏输出功率预测值，并对预测结果进行评估；本发明较好的挖掘了预测天和历史数据的相关性，易于实现，提高了光伏输出功率预测的准确性。

主权项

一种基于相似数据选取的光伏电站输出功率预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤1：采集历史天的辐照强度值、温度值和实际光伏输出功率值，以及气象预报中预测天辐照强度值和温度值；(1)采集与预测天临近的过去N天的历史数据每天6点到18点各整点的辐照强度值，组成一组辐照强度向量：I_1n[I_1n(1),I_1n(2),…I_1n(12),I_1n(13)],(n＝1…N)；其中，N为设定值；则预测天临近的过去N天中的第n天6点到18点各整点的辐照强度值表示为I_1n(i),i＝1,2,......,13；(2)采集与预测天临近的过去N天的历史数据每天6点到18点各整点的温度值，组成一组温度向量：I_2n[I_2n(1),I_2n(2),…I_2n(12),I_2n(13)],(n＝1…N)；则预测天临近的过去N天中的第n天6点到18点各整点的温度值表示为I_2n(i),i＝1,2,......,13；(3)采集与预测天临近N天的实际光伏输出功率，第n天实际光伏输出功率向量为P_n(n＝1…N)，每隔15分钟采集一次，每天采集96个点，则第n天每个采集时刻的功率值表示为P_n(j),j＝1,2,......,96；(4)从气象预报中提取预测天6点到18点各整点辐照强度值，组成一组预测天辐照强度向量：I_1o[I_1o(1),I_1o(2),…I_1o(12),I_1o(13)]；预测天6点到18点各整点辐照强度值表示为I_1o(i),i＝1,2,......,13，并定义预测天辐照强度误差系数为ε₁，即代表天气预报给出的辐照强度的可信程度；(5)从气象预报中提取预测天6点到18点各整点温度值，组成一组预测天温度向量：I_2o[I_2o(1),I_2o(2),…I_2o(12),I_2o(13)]；预测天6点到18点各整点温度值表示为I_2o(i),i＝1,2,......,13，并定义预测天温度误差系数为ε₂，即代表天气预报中给出的温度的可信程度；步骤2：基于光伏输出功率值与辐照强度变化的关系，确定每天6点到18点各整点辐照强度对应的权值w₁＝[0.001,0.001,0.028,0.06,0.09,0.13,0.15,0.15,0.15,0.15,0.05,0.039,0.001]'，i＝1,2,......,13；基于光伏输出功率值与温度变化的关系，确定每天6点到18点各整点温度对应的权值w₂＝[0.01,0.015,0.02,0.05,0.09,0.13,0.15,0.15,0.15,0.145,0.05,0.03,0.01]'，i＝1,2,......,13；步骤3：利用与预测天临近的过去N天的辐照强度向量I_1n、与预测天临近的过去N天的温度向量I_2n、预测天辐照强度向量I_1o、预测天温度向量I_2o、预测天辐照强度误差系数ε₁和预测天温度误差系数ε₂，以及各整点辐照强度对应的权值w₁(i)和各整点温度对应的权值w₂(i)进行相似天的选取；(1)求取预测天辐照强度向量I_1o和预测天临近的N个历史天辐照强度向量I_1n(n＝1…N)的差值绝对值向量，得到每个历史天6点到18点各整点所对应的辐照强度差值绝对值向量：δ_1n＝abs[I_1o(1)‑I_1n(1),I_1o(2)‑I_1n(2),…I_1o(12)‑I_1n(12),I_1o(13)‑I_1n(13)]；其中，δ_1n代表第n个历史天辐照强度差值绝对值向量；abs[......]代表对预测天辐照强度向量I_1o和与预测天临近的N个历史天中的第n天的辐照强度向量I_1n的差值取绝对值；则预测天临近的N个历史天中第n天6点到18点各整点所对应的辐照强度差值绝对值表示为：δ_1n(i),i＝1,2,......,13；(2)求取预测天温度向量I_2o和预测天临近的N个历史天温度向量I_2n(n＝1…N)的差值绝对值向量，得到每个历史天6点到18点各整点所对应的温度差值绝对值向量：δ_2n＝abs[I_2o(1)‑I_2n(1),I_2o(2)‑I_2n(2),…I_2o(12)‑I_2n(12),I_2o(13)‑I_2n(13)]；其中，δ_2n代表第n个历史天温度差值绝对值向量；abs[......]代表对预测天温度向量I_2o和预测天临近的N个历史天温度向量I_2n的差值取绝对值；则预测天临近的N个历史天中第n天6点到18点各整点所对应的温度差值绝对值表示为：δ_2n(i),i＝1,2,......,13；(3)利用各整点辐照强度对应的权值w₁(i)、各整点温度对应的权值w₂(i)，每个历史天6点到18点各整点所对应的辐照强度差值绝对值δ_1n(i)和每个历史天6点到18点各整点所对应的温度差值绝对值δ_2n(i)，计算得到第n个历史天6点到18点各整点所对应的差值绝对值修正值：a_n(i)＝δ_1n(i)×w₁(i)×ε₁×50％+δ_2n(i)×w₂(i)×ε₂×50％，i＝1…13；再计算第n个历史天的各整点差值绝对值修正值的和：$S_n=\underset{i=1}{\overset{13}{\Sigma }}{a}_n\left(i\right);$(4)将S_n(n＝1…N)从小到大排序，取排好序列的前三个S_n的值对应的天作为预测天的相似天；步骤4：根据所选相似天与预测天的相关程度，确定功率预测时各相似天功率所占权重；(1)假设所选相似天各整点差值绝对值修正值的和分别为S_a、S_b、S_c，S_a<S_b<S_c；构造向量$p=(\frac{S_c}{S_a},\frac{S_c}{S_b},1),$其中$p_1=\frac{S_c}{S_a},p_2=\frac{S_c}{S_b},p_3=1;$(2)计算构造向量p各元素的和(3)计算各相似天的权重向量其中，$r_1=\frac{p_1}{sum},r_2=\frac{p_2}{sum},r_3=\frac{p_3}{sum}$其中，p₁、p₂和p₃是差值绝对值修正和S_a、S_b和S_c相对应的构造向量值；r₁、r₂和r₃代表与差值绝对值修正和S_a、S_b和S_c相对应的权重值；步骤5：计算得到预测天进行光伏输出功率预测值，并对预测结果进行评估；(1)预测光伏输出功率值的计算公式为：P_f＝r₁P₁+r₂P₂+r₃P₃；其中，P_f表示预测光伏输出功率值；P₁为选出的最相似天的功率，P₂为选出的次相似天的功率，P₃为选出的第3个相似天的功率；(2)计算预测值的均方根误差：其中，e_j＝P_f(j)‑P_n(j)；其中，e_j代表每一个预测时刻预测功率与实际功率的差值，用P_f(j)表示第j个的预测光伏输出功率值，P_总表示总装机的容量；rmse表示预测值的均方根误差，P_n(j)表示第n天第j个预测时刻的光伏实际输出功率值。