CN112257938B - 一种光伏发电功率预测方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种光伏发电功率预测方法及装置，所述方法将上一时段的秒级发电输出功率以及下一时段的秒级太阳遮挡序列作为输入，输入到发电功率预测模型中，对下一时段内光伏发电站的秒级发电输出功率进行预测，相比与现有技术，本发明通过下一时段的秒级太阳遮挡序列，引入了秒级时间间隔周期上的太阳被云层遮挡的情况，对应了实际发电过程中云层运动引起的太阳辐照变化可能导致在数秒内太阳辐照变化有数百瓦,这一情况，提高了光伏发电预测的准确性。

Description

一种光伏发电功率预测方法及装置
技术领域
本发明涉及光伏发电技术领域，尤其涉及一种光伏发电功率预测方法及装置。
背景技术
在现有光伏发电功率预测中，主要通过数值化气象预报，建立气象因子相量，通过相量计算等方法，获取相似日太阳辐照分布或相似日光伏功率出力；但是数值化天气预报数据不能刻画小空间尺度上环境变化，由于云层运动引起的太阳辐照变化可能导致在数秒内太阳辐照变化有数百瓦，而常规的太阳辐照预测技术很难刻画这种时间尺度上的太阳辐照变化，导致预测精准度较低。
发明内容
本发明实施例提供一种光伏发电功率预测方法及装置能提高光伏发电功率预测的精准度。
本发明一实施例提供一种光伏发电功率预测方法，包括：
以当前时刻为界,获取上一时段内光伏发电站的秒级发电输出功率，得到第一秒级发电输出功率，并计算下一时段的秒级太阳遮挡序列，得到第一秒级太阳遮挡序列；
将所述第一秒级发电输出功率以及所述第一秒级太阳遮挡序列输入至预设的发电功率预测模型中，以使所述发电功率预测模型根据所述第一秒级发电输出功率以及所述第一秒级太阳遮挡序列，预测下一时段内光伏发电站的秒级光伏发电输出功率。
进一步地，所述发电功率预测模型根据所述第一秒级发电输出功率以及所述第一秒级太阳遮挡序列，预测下一时段内光伏发电站的秒级发电输出功率，具体包括：
对所述第一秒级发电输出功率进行小波最大层分解，得到最大层近似相量序列以及各不同层级的细节相量序列；
分别构建每一相量序列的相量序列矩阵，继而将每一所述相量序列矩阵输入至卷积神经网络，以使所述卷积神经网络根据每一所述相量序列矩阵，生成每一所述相量序列矩阵所对应的下一时段的预测相量序列；
根据小波变换重构算法对每一所述预测相量序列进行重构，生成第二秒级发电输出功率序列；
将所述第一秒级太阳遮挡序列与所述第二秒级发电输出功率序列进行线性融合，生成下一时段内光伏发电站的秒级发电输出功率。
进一步地，通过以下方式计算下一时段的秒级太阳遮挡序列：
采集秒级地基云图，根据所述秒级地基云图，通过光流法计算云层相对太阳的相对运动速度；
根据所述相对运动速度，计算下一时段中各秒级时间间隔周期上太阳是否被遮挡，继而根据各秒级时间间隔周期上太阳被遮挡的情况，生成所述下一时段的秒级太阳遮挡序列。
进一步地，通过光伏逆变器采集上一时段内光伏发电站的秒级发电输出功率。
在上述方法项实施例的基础上，本发明对应提供了装置项实施例：
本发明一实施例提供了一种光伏发电功率预测装置，包括数据获取模块以及功率预测模块；
所述数据获取模块，用于以当前时刻为界,获取上一时段内光伏发电站的秒级发电输出功率，得到第一秒级发电输出功率，并计算下一时段的秒级太阳遮挡序列，得到第一秒级太阳遮挡序列；
所述功率预测模块，用于将所述第一秒级发电输出功率以及所述第一秒级太阳遮挡序列输入至预设的发电功率预测模型中，以使所述发电功率预测模型根据所述第一秒级发电输出功率以及所述第一秒级太阳遮挡序列，预测下一时段内光伏发电站的秒级发电输出功率。
进一步地，所述发电功率预测模型根据所述第一秒级发电输出功率以及所述第一秒级太阳遮挡序列，预测下一时段内光伏发电站的秒级发电输出功率，具体包括：
对所述第一秒级发电输出功率进行小波最大层分解，得到最大层近似相量序列以及各不同层级的细节相量序列；
分别构建每一相量序列的相量序列矩阵，继而将每一所述相量序列矩阵输入至卷积神经网络，以使所述卷积神经网络根据每一所述相量序列矩阵，生成每一所述相量序列矩阵所对应的下一时段的预测相量序列；
根据小波变换重构算法对每一所述预测相量序列进行重构，生成第二秒级发电输出功率序列；
将所述第一秒级太阳遮挡序列与所述第二秒级发电输出功率序列进行线性融合，生成下一时段内光伏发电站的秒级发电输出功率。
进一步地，所述数据获取模块，通过以下方式计算下一时段的秒级太阳遮挡序列：
采集秒级地基云图，根据所述秒级地基云图，通过光流法计算云层相对太阳的相对运动速度；
根据所述相对运动速度，计算下一时段中各秒级时间间隔周期上太阳是否被遮挡，继而根据各秒级时间间隔周期上太阳被遮挡的情况，生成所述下一时段的秒级太阳遮挡序列。
通过实施本发明实施例具有如下有益效果：
本发明实施例提供了一种光伏发电功率预测方法及装置，所述方法将上一时段的秒级发电输出功率以及下一时段的秒级太阳遮挡序列作为输入，输入到发电功率预测模型中，对下一时段内光伏发电站的秒级发电输出功率进行预测，相比与现有技术，本发明通过下一时段的秒级太阳遮挡序列，引入了秒级时间间隔周期上的太阳被云层遮挡的情况，对应了实际发电过程中云层运动引起的太阳辐照变化可能导致在数秒内太阳辐照变化有数百瓦,这一情况，提高了光伏发电预测的准确性。
附图说明
图1是本发明一实施例提供的一种光伏发电功率预测方法的流程示意图。
图2是本发明一实施例提供的一种光伏发电功率预测装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，本发明一实施例提供了一种光伏发电功率预测方法，包括：
步骤S101:以当前时刻为界,获取上一时段内光伏发电站的秒级发电输出功率，得到第一秒级发电输出功率，并计算下一时段的秒级太阳遮挡序列，得到第一秒级太阳遮挡序列。
步骤S102:将所述第一秒级发电输出功率以及所述第一秒级太阳遮挡序列输入至预设的发电功率预测模型中，以使所述发电功率预测模型根据所述第一秒级发电输出功率以及所述第一秒级太阳遮挡序列，预测下一时段内光伏发电站的秒级发电输出功率。
对于步骤S101,在一个优选的实施例中，通过光伏逆变器采集上一时段内光伏发电站的秒级发电输出功率。在本发明中通过光伏逆变器采集高分辨率光伏发电站的输出功率，获得上述上一时段内光伏发电站的秒级发电输出功率；优选的，本发明所述的上一时段内光伏发电站的秒级发电输出功率指的是，以当前时刻为分界，对过去1小时内光伏发电站的秒级发电输出功率。
在一个优选的实施例中，通过以下方式计算下一时段的秒级太阳遮挡序列：
采集秒级地基云图，根据所述秒级地基云图，通过光流法计算云层相对太阳的相对运动速度；根据所述相对运动速度，计算下一时段中各秒级时间间隔周期上太阳是否被遮挡，继而根据各秒级时间间隔周期上太阳被遮挡的情况，生成所述下一时段的秒级太阳遮挡序列。
具体的，通过全天空相机采集光伏发电站所在区域的秒级地基云图，通过光流法评估云层相对太阳的相对运动速度、判断未来时刻(未来一小时内)云层与太阳相对位置，并评估秒级时间间隔周期上太阳是否被遮挡，若存在遮挡即为1，若不存在遮挡即为0，建立关于时间序列的太阳遮挡序列,如[0，0，1，…,1]。
在一个优选的实施例中，下一时段的秒级太阳遮挡序列指的是，以当前时刻为界，未来一小时内的秒级太阳遮挡序列。
对于步骤S102，在一个优先的实施例中，所述发电功率预测模型根据所述第一秒级发电输出功率以及所述第一秒级太阳遮挡序列，预测下一时段内光伏发电站的秒级发电输出功率，具体包括：
对所述第一秒级发电输出功率进行小波最大层分解，得到最大层近似相量序列以及各不同层级的细节相量序列；
分别构建每一相量序列的相量序列矩阵，继而将每一所述相量序列矩阵输入至卷积神经网络，以使所述卷积神经网络根据每一所述相量序列矩阵，生成每一所述相量序列矩阵所对应的下一时段的预测相量序列；
根据小波变换重构算法对每一所述预测相量序列进行重构，生成第二秒级发电输出功率序列；
将所述第一秒级太阳遮挡序列与所述第二秒级发电输出功率序列进行线性融合，生成下一时段内光伏发电站的秒级发电输出功率。
优选的，上述下一时段内光伏发电站的秒级发电输出功率，指的是以当前时刻为界，在未来一小时内光伏发电站的秒级发电输出功率。
本发明通过对秒级光伏功率进行小波分解，将其分解为若干高频与低频序列，利用卷积神经网络算法，对各特性进行建模学习，提取各小波段上高维信息，并作为深度学习架构；通过地基云图技术，预测时间轴上云层对太阳是否遮挡状态，建立时间序列状态相量，作为浅层学习架构。通过wi de&Deep模型(一种融合浅层模型和深层模型)，综合频率域信号特征与时间域云层是否遮挡状态特征，利用浅层模型的记忆能力和深层模型的泛化能力，提高模型预测能力。
具体的，本发明上述发电功率预测模型是一种融合浅层模型和深层模型；浅层输入为根据地基云图采集到的太阳遮挡时间状态序列(即上述太阳遮挡序列)，并让其与输出层相连；
深层模型采用卷积神经网络模型，根据对过去1小时秒级的光伏电站输出功率进行分解、卷积计算、预测相量序列、重构操作，实现下一时间周期内秒级发电输出功率序列的预测。
以下针对模型对上一时段内光伏发电站的秒级发电输出功率以及第一秒级太阳遮挡序列，输入发电预测模型后，发电预测模型的具体处理进行示意性说明，依旧以过去1小时光伏发电站的秒级发电输出功率为例：
首先发电预测模型，根据Mallat算法通过Daubechies小波分解算法对过去1光伏发电站的秒级发电输出功率按照小波最大层分解，分解最大层计算方法为：
Figure BDA0002747108540000071
其中ps为过去1小时光伏电站发电功率的时间序列；fs为选用小波分解层数据长度。
经过上述分解得到，时间标签为T的maxL层近似相量序列(最大层近似相量序列)Xa，T、以及各层级的细节相量序列：maxL层细节相量序列Xdm，maxL-1层细节相量序列Xdm-1，…，第一层相量细节序列Xd1；
分别建立每一层相量序列(包括maxL层近似相量序列以及各层级的细节相量序列)的相量序列矩阵，以第maxL层近似相量序列为例，建立时间序列的输入矩阵M＝[Xa，T，Xa，T-1，…,Xa，1]；将其输入至卷积神经网络模型，卷积神经网络模型，计算提取第maxL层近似相量序列的一维高级特性相量，最终输出近似相量序列T+1时间标签的Xa，T+1。
紧接着根据小波变化重构算法，对每一层预测的相量序列进行重构，得到下一时段内秒级发电功率相量序列，建立深度全连接层
最后在输出层将下一时段内秒级发电功率相量序列以及第一秒级太阳遮挡序列进行线性融合，预测出下一时段内光伏发电站的秒级发电输出功率。
在上述方法项实施例的基础上本发明对应提供了装置项实施例；
如图2所示，本发明一实施例提供了一种光伏发电功率预测装置，包括包括数据获取模块以及功率预测模块；
所述数据获取模块，用于以当前时刻为界,获取上一时段内光伏发电站的秒级发电输出功率，得到第一秒级发电输出功率，并计算下一时段的秒级太阳遮挡序列，得到第一秒级太阳遮挡序列；
所述功率预测模块，用于将所述第一秒级发电输出功率以及所述第一秒级太阳遮挡序列输入至预设的发电功率预测模型中，以使所述发电功率预测模型根据所述第一秒级发电输出功率以及所述第一秒级太阳遮挡序列，预测下一时段内光伏发电站的秒级发电输出功率。
在一个优选的实施例中，所述发电功率预测模型根据所述第一秒级发电输出功率以及所述第一秒级太阳遮挡序列，预测下一时段内光伏发电站的秒级发电输出功率，具体包括：
对所述第一秒级发电输出功率进行小波最大层分解，得到最大层近似相量序列以及各不同层级的细节相量序列；
分别构建每一相量序列的相量序列矩阵，继而将每一所述相量序列矩阵输入至卷积神经网络，以使所述卷积神经网络根据每一所述相量序列矩阵，生成每一所述相量序列矩阵所对应的下一时段的预测相量序列；
根据小波变换重构算法对每一所述预测相量序列进行重构，生成第二秒级发电输出功率序列；
将所述第一秒级太阳遮挡序列与所述第二秒级发电输出功率序列进行线性融合，生成下一时段内光伏发电站的秒级发电输出功率。
在一个优选的实施例中，所述数据获取模块，通过以下方式计算下一时段的秒级太阳遮挡序列：
采集秒级地基云图，根据所述秒级地基云图，通过光流法计算云层相对太阳的相对运动速度；
根据所述相对运动速度，计算下一时段中各秒级时间间隔周期上太阳是否被遮挡，继而根据各秒级时间间隔周期上太阳被遮挡的情况，生成所述下一时段的秒级太阳遮挡序列。
需说明的是，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。另外，本发明提供的装置实施例附图中，模块之间的连接关系表示它们之间具有通信连接，具体可以实现为一条或多条通信总线或信号线。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。

Claims (3)

1.一种光伏发电功率预测方法，其特征在于，包括：
以当前时刻为界,获取上一时段内光伏发电站的秒级发电输出功率，得到第一秒级发电输出功率，并计算下一时段的秒级太阳遮挡序列，得到第一秒级太阳遮挡序列；
将所述第一秒级发电输出功率以及所述第一秒级太阳遮挡序列输入至预设的发电功率预测模型中，以使所述发电功率预测模型根据所述第一秒级发电输出功率以及所述第一秒级太阳遮挡序列，预测下一时段内光伏发电站的秒级发电输出功率;
所述发电功率预测模型根据所述第一秒级发电输出功率以及所述第一秒级太阳遮挡序列，预测下一时段内光伏发电站的秒级发电输出功率，具体包括：
对所述第一秒级发电输出功率进行小波最大层分解，得到最大层近似相量序列以及各不同层级的细节相量序列；
分别构建每一相量序列的相量序列矩阵，继而将每一所述相量序列矩阵输入至卷积神经网络，以使所述卷积神经网络根据每一所述相量序列矩阵，生成每一所述相量序列矩阵所对应的下一时段的预测相量序列；
根据小波变换重构算法对每一所述预测相量序列进行重构，生成第二秒级发电输出功率序列；
将所述第一秒级太阳遮挡序列与所述第二秒级发电输出功率序列进行线性融合，生成下一时段内光伏发电站的秒级发电输出功率；
通过以下方式计算下一时段的秒级太阳遮挡序列：
采集秒级地基云图，根据所述秒级地基云图，通过光流法计算云层相对太阳的相对运动速度；
根据所述相对运动速度，计算下一时段中各秒级时间间隔周期上太阳是否被遮挡，继而根据各秒级时间间隔周期上太阳被遮挡的情况，生成所述下一时段的秒级太阳遮挡序列。
2.如权利要求1所述的光伏发电功率预测方法，其特征在于，通过光伏逆变器采集上一时段内光伏发电站的秒级发电输出功率。
3.一种光伏发电功率预测装置，其特征在于，包括数据获取模块以及功率预测模块；
所述数据获取模块，用于以当前时刻为界,获取上一时段内光伏发电站的秒级发电输出功率，得到第一秒级发电输出功率，并计算下一时段的秒级太阳遮挡序列，得到第一秒级太阳遮挡序列；
所述功率预测模块，用于将所述第一秒级发电输出功率以及所述第一秒级太阳遮挡序列输入至预设的发电功率预测模型中，以使所述发电功率预测模型根据所述第一秒级发电输出功率以及所述第一秒级太阳遮挡序列，预测下一时段内光伏发电站的秒级发电输出功率；
所述发电功率预测模型根据所述第一秒级发电输出功率以及所述第一秒级太阳遮挡序列，预测下一时段内光伏发电站的秒级发电输出功率，具体包括：
对所述第一秒级发电输出功率进行小波最大层分解，得到最大层近似相量序列以及各不同层级的细节相量序列；
分别构建每一相量序列的相量序列矩阵，继而将每一所述相量序列矩阵输入至卷积神经网络，以使所述卷积神经网络根据每一所述相量序列矩阵，生成每一所述相量序列矩阵所对应的下一时段的预测相量序列；
根据小波变换重构算法对每一所述预测相量序列进行重构，生成第二秒级发电输出功率序列；
将所述第一秒级太阳遮挡序列与所述第二秒级发电输出功率序列进行线性融合，生成下一时段内光伏发电站的秒级发电输出功率；
所述数据获取模块，通过以下方式计算下一时段的秒级太阳遮挡序列：
采集秒级地基云图，根据所述秒级地基云图，通过光流法计算云层相对太阳的相对运动速度；
根据所述相对运动速度，计算下一时段中各秒级时间间隔周期上太阳是否被遮挡，继而根据各秒级时间间隔周期上太阳被遮挡的情况，生成所述下一时段的秒级太阳遮挡序列。
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