基于相似日的光伏电站发电输出功率预测方法

摘要

本发明公开了一种基于相似日的光伏电站发电输出功率预测方法，包括：1）将天气类型信息用相应的数据信息来描述，选取天气类型、温度和湿度作为相似日的特征量；2）将归一化后的相似日的特征量利用模糊聚类分析法进行聚类分析，求得不同聚类数目下的数据分类结果；3）通过聚类效果评价指标确定最佳聚类个数，形成相似日样本集；4）形成每个相似日样本集的发电量预测模型；5）根据预测日的天气预报信息，采用模糊聚类分析法确定预测日对应的相似日样本集，根据所对应相似日样本集的发电量预测模型实现对预测日发电量的预测。本发明方法简单易行，准确度高。

主权项

基于相似日的光伏电站发电输出功率预测方法，其特征在于该方法包括以下步骤：1）选取温度、湿度和天气类型作为相似日的特征向量，然后将温度特征向量和湿度特征向量分别进行归一化处理，同时将天气类型特征向量映射为数值；2）将归一化的温度特征向量和湿度特征向量，以及映射为数值的天气类型特征向量进行聚类分析，即利用模糊聚类分析法求得不同聚类数目下的数据分类结果，把具有相同天气特征的样本聚为一类；3）根据聚类评价指标函数求得所有数据分类的Xie—Beni 有效性指标Vxb，然后将有效性指标Vxb最小的数据分类作为聚类结果，形成相似日样本集；4）采用BP神经网络建立基于相似日的光伏电站发电量的预测模型，利用每一个形成的相似日样本集对所述预测模型进行训练，形成每个相似日样本集的发电量预测模型；5）根据预测日的天气预报信息，采用模糊聚类分析法确定预测日对应相似日样本集，然后根据所对应相似日样本集的发电量预测模型，对预测日的发电量进行预测。