- 专利标题: 结合光伏功率物理模型与数据驱动的光伏功率预测方法
- 专利标题(英): Photovoltaic power prediction method in combination with photovoltaic power physical model and data driving
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申请号: CN201710492720.8申请日: 2017-06-26
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公开(公告)号: CN107341569A公开(公告)日: 2017-11-10
- 发明人: 钟海旺 , 王剑晓 , 汪洋 , 赖晓文 , 夏清 , 康重庆
- 申请人: 清华大学 , 北京清能互联科技有限公司
- 申请人地址: 北京市海淀区清华园1号
- 专利权人: 清华大学,北京清能互联科技有限公司
- 当前专利权人: 清华大学,北京清能互联科技有限公司
- 当前专利权人地址: 北京市海淀区清华园1号
- 代理机构: 北京清亦华知识产权代理事务所
- 代理商 廖元秋
- 主分类号: G06Q10/04
- IPC分类号: G06Q10/04 ; G06Q50/06 ; G06K9/62
摘要:
本发明提出结合光伏功率物理模型与数据驱动的光伏功率预测方法,属于电力系统新能源预测技术领域。该方法运用光伏功率物理模型,确定影响光伏功率的关键天气特征,建立历史时段和预测时段的关键天气特征矩阵;然后分别建立历史和预测时段的天气数据矩阵,获得历史和预测时段的输入矩阵;对输入矩阵进行特征提取,得到历史和预测时段的主成分特征矩阵;选取与任一预测时段主成分特征曼哈顿距离最近的K个历史时段,拟合得到K个历史时段的主成分特征与对应历史时段光伏功率的映射关系,将所选预测时段的主成分特征输入映射关系,得到该预测时段的光伏功率。本发明利用光伏功率物理模型,能够准确预测光伏功率,具有较强的工业应用价值。
公开/授权文献
- CN107341569B 结合光伏功率物理模型与数据驱动的光伏功率预测方法 公开/授权日:2020-04-24