CN110705769B - 新能源发电功率预测优化方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种新能源发电功率预测优化方法和装置，该方法包括：获取新能源发电场站的新能源‑电转换模型、预测数据、实测数据以及运行数据；根据该预测数据以及该实测数据获取新能源发电功率预测总误差；根据该新能源‑电转换模型、该实测数据以及该运行数据得到等效预测数据；根据该新能源发电功率预测总误差、该预测数据以及该等效预测数据得到新能源发电功率预测的各个关键环节引起的误差；根据各个关键环节引起的误差优化新能源发电功率预测的各个关键环节，能够有效提高功率预测精度。
Description
技术领域
本发明涉及新能源发电控制技术领域，尤其涉及一种用于新能源发电场站的新能源发电功率预测优化方法和装置。
背景技术
新能源一般是指在新技术基础上加以开发利用的可再生能源，包括太阳能、生物质能、风能、地热能、波浪能、洋流能和潮汐能、氢能等，新能源发电是利用现有的技术，通过上述的新型能源，实现发电的过程。
大部分新能源具有间歇性、随机性、波动性，当其渗透率超过一定比例后，电力系统的安全运行可能受到严重影响。新能源发电场站的新能源发电功率预测是保障高比例新能源电力系统安全、可靠运行的核心技术，电网调度部门根据预测的新能源发电功率做好各类电源的调度计划，即将新能源发电纳入常规发电计划，以便更好的管理和利用新能源发电，因此，新能源发电功率预测精度直接关系到电网调峰、机组组合、机组经济运行等问题。
但是，目前新能源发电出力的预测水平还不能满足电力系统实际运行的需要；为提高新能源发电功率预测精度，可以通过评价新能源发电功率预测误差解析出影响新能源发电功率预测的因素，并根据影响因素调整新能源发电功率预测，以此提高新能源发电功率预测的精度。
现有新能源发电功率预测误差评价技术通常基于预测结果及实际结果进行宏观整体结果为主，无法量化解析在新能源发电功率预测的各个关键环节引起的误差，不能有针对性地开展相应的优化措施，不利于提高功率预测精度。
发明内容
针对现有技术中的问题，本发明提供一种用于新能源发电场站的新能源发电功率预测优化方法、装置、电子设备以及计算机可读存储介质，能够至少部分地解决现有技术中存在的问题。
为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
第一方面，提供一种用于新能源发电场站的新能源发电功率预测优化方法，包括：
获取新能源发电场站的新能源-电转换模型、预测数据、实测数据以及运行数据；
根据所述预测数据以及所述实测数据获取新能源发电功率预测总误差；
根据所述新能源-电转换模型、所述实测数据以及所述运行数据得到等效预测数据；
根据所述新能源发电功率预测总误差、所述预测数据以及所述等效预测数据得到新能源发电功率预测的各个关键环节引起的误差；
根据各个关键环节引起的误差优化新能源发电功率预测的各个关键环节。
进一步地，所述预测数据包括：场站预测功率，所述实测数据包括：场站实际功率；
所述根据所述预测数据以及所述实测数据获取新能源发电功率预测总误差，包括：
利用所述场站预测功率减去所述场站实际功率得到所述新能源发电功率预测总误差。
进一步地，所述预测数据包括：场站预测功率；所述实测数据包括：场站实测气象数据，所述运行数据包括：计划开机容量、实际开机容量以及额定装机容量；
所述根据所述新能源-电转换模型、所述实测数据以及所述运行数据得到等效预测数据，包括：
根据所述场站预测功率、所述计划开机容量以及所述实际开机容量计算准确开机容量条件下的等效预测功率；
根据所述场站实测气象数据、所述新能源-电转换模型、所述计划开机容量以及所述额定装机容量得到准确气象资源条件下的等效预测功率。
进一步地，所述根据所述场站预测功率、所述计划开机容量以及所述实际开机容量计算准确开机容量条件下的等效预测功率，包括：
利用所述实际开机容量除以所述计划开机容量的商乘以所述场站预测功率得到准确开机容量条件下的等效预测功率。
进一步地，所述根据所述场站实测气象数据、所述新能源-电转换模型、所述计划开机容量以及所述额定装机容量得到准确气象资源条件下的等效预测功率，包括：
将所述场站实测气象数据输入所述新能源-电转换模型得到预测发电量；
利用所述计划开机容量除以所述额定装机容量的商乘以所述预测发电量得到准确气象资源条件下的等效预测功率。
进一步地，所述关键环节包括：数值天气预报环节、新能源-电转换模型环节以及校正环节；
所述根据所述新能源发电功率预测总误差、所述预测数据以及所述等效预测数据得到新能源发电功率预测的各个关键环节引起的误差，包括：
根据所述场站预测功率以及所述准确气象资源条件下的等效预测功率得到所述数值天气预报环节引起的误差；
根据所述场站预测功率以及所述准确开机容量条件下的等效预测功率得到所述校正环节引起的误差；
根据所述新能源发电功率预测总误差减去所述数值天气预报环节引起的误差以及所述校正环节引起的误差得到所述新能源-电转换模型环节引起的误差。
第二方面，提供一种用于新能源发电场站的新能源发电功率预测优化装置，包括：
数据获取模块，获取新能源发电场站的新能源-电转换模型、预测数据、实测数据以及运行数据；
新能源发电功率预测总误差获取模块，根据所述预测数据以及所述实测数据获取新能源发电功率预测总误差；
等效预测数据获取模块，根据所述新能源-电转换模型、所述实测数据以及所述运行数据得到等效预测数据；
误差解耦评价模块，根据所述新能源发电功率预测总误差、所述预测数据以及所述等效预测数据得到新能源发电功率预测的各个关键环节引起的误差；
预测优化模块，根据各个关键环节引起的误差优化新能源发电功率预测的各个关键环节。
进一步地，所述预测数据包括：场站预测功率，所述实测数据包括：场站实际功率；
所述新能源发电功率预测总误差获取模块包括：
新能源发电功率预测总误差获取单元，利用所述场站预测功率减去所述场站实际功率得到所述新能源发电功率预测总误差。
进一步地，所述预测数据包括：场站预测功率；所述实测数据包括：场站实测气象数据，所述运行数据包括：计划开机容量、实际开机容量以及额定装机容量；
所述等效预测数据获取模块包括：
第一等效预测功率获取单元，根据所述场站预测功率、所述计划开机容量以及所述实际开机容量计算准确开机容量条件下的等效预测功率；
第二等效预测功率获取单元，根据所述场站实测气象数据、所述新能源-电转换模型、所述计划开机容量以及所述额定装机容量得到准确气象资源条件下的等效预测功率。
进一步地，所述第一等效预测功率获取单元包括：
第一计算子单元，利用所述实际开机容量除以所述计划开机容量的商乘以所述场站预测功率得到准确开机容量条件下的等效预测功率。
进一步地，所述第二等效预测功率获取单元包括：
预测发电量获取子单元，将所述场站实测气象数据输入所述新能源-电转换模型得到预测发电量；
第二计算子单元，利用所述计划开机容量除以所述额定装机容量的商乘以所述预测发电量得到准确气象资源条件下的等效预测功率。
进一步地，所述关键环节包括：数值天气预报环节、新能源-电转换模型环节以及校正环节；
所述误差解耦评价模块包括：
数值天气预报环节误差评价单元，根据所述场站预测功率以及所述准确气象资源条件下的等效预测功率得到所述数值天气预报环节引起的误差；
校正环节误差评价单元，根据所述场站预测功率以及所述准确开机容量条件下的等效预测功率得到所述校正环节引起的误差；
新能源-电转换模型环节误差评价单元，根据所述新能源发电功率预测总误差减去所述数值天气预报环节引起的误差以及所述校正环节引起的误差得到所述新能源-电转换模型环节引起的误差。
第三方面，提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述的用于新能源发电场站的新能源发电功率预测优化方法的步骤。
第四方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述的用于新能源发电场站的新能源发电功率预测优化方法的步骤。
本发明提供的用于新能源发电场站的新能源发电功率预测优化方法、装置、电子设备以及计算机可读存储介质，该方法包括：获取新能源发电场站的新能源-电转换模型、预测数据、实测数据以及运行数据；根据所述预测数据以及所述实测数据获取新能源发电功率预测总误差；根据所述新能源-电转换模型、所述实测数据以及所述运行数据得到等效预测数据；根据所述新能源发电功率预测总误差、所述预测数据以及所述等效预测数据得到新能源发电功率预测的各个关键环节引起的误差；根据各个关键环节引起的误差优化新能源发电功率预测的各个关键环节，其中，利用新能源-电转换模型、预测数据、实测数据以及运行数据等多源数据，定量化精细化分析功率预测各关键环节的误差，进而精准定位预测水平较差场站的预测薄弱环节，根据各个关键环节引起的误差有的放矢地优化新能源发电功率预测的各个关键环节，有针对性的开展相应的优化举措以高效提升新能源发电场站功率预测水平。
为让本发明的上述和其他目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附图式，作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：
图1是本发明实施例中的用于新能源发电场站的新能源发电功率预测优化方法的流程示意图；
图2示出了本发明实施例中新能源发电场站功率预测的主要环节；
图3示出了本发明实施例中NWP产品生产流程示意图；
图4示出了本发明实施例中新能源-电转换统计模型原理图；
图5示出了图1中步骤S300的具体步骤；
图6示出了图1中步骤S400的具体步骤；
图7示出了本发明实施例中新能源发电功率预测优化的原理图；
图8是本发明实施例中的用于新能源发电场站的新能源发电功率预测优化装置的结构框图；
图9为本发明实施例电子设备的结构图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
现有新能源发电功率预测误差评价技术通常基于预测结果及实际结果进行宏观整体结果为主，无法量化解析在新能源发电功率预测的各个关键环节引起的误差，不能有针对性地开展相应的优化措施，不利于提高功率预测精度。
为至少部分解决现有技术中存在的上述技术问题，本发明实施例提供了一种用于新能源发电场站的新能源发电功率预测优化方法，利用新能源-电转换模型、预测数据、实测数据以及运行数据等多源数据，定量化精细化分析功率预测各关键环节的误差，进而精准定位预测水平较差场站的预测薄弱环节；根据各个关键环节引起的误差有的放矢地优化新能源发电功率预测的各个关键环节，开展有针对性的开展相应的优化举措以高效提升新能源发电场站功率预测水平。
图1是本发明实施例中的用于新能源发电场站的新能源发电功率预测优化方法的流程示意图。如图1所示，该用于新能源发电场站的新能源发电功率预测优化方法可以包括以下内容：
步骤S100：获取新能源发电场站的新能源-电转换模型、预测数据、实测数据以及运行数据。
其中，新能源发电包括：太阳能发电、风力发电、地热发电、波浪发电、洋流发电和潮汐发电等具有间歇性、随机性、波动性的自然能源发电。
新能源-电转换模型可由功率预测厂家提供。
预测数据包括：场站预测功率等。场站预测功率的预测过程按业务流程依次为数值天气预报、新能源-电功率转换、预测结果校正三个关键环节。
具体地，参见图2，首先对全球初始场利用气象中尺度模式生成数值天气预报产品；随后将数值天气预报产品中与气象资源有关的气象要素输入新能源-电转换模型，得到预测发电量；最后根据机组检修计划等运行信息对预测结果进行校正得到场站预测功率。
数值天气预报(Numerical Weather Prediction，以下简称NWP)是根据大气实际情况，在一定的初值和边值条件下，通过大型计算机作数值计算，求解描写天气演变过程的流体力学和热力学的方程组，预测未来一定时段的大气运动状态和天气现象的方法。
场站NWP属于站点精细化预报，生产流程如图3所示，首先，从权威气象机构下载全球气象预报场；然后将全球大气预报场进行数据格式标准化处理，使其具备驱动中尺度数值天气预报模式软件运行的条件，完成模式运行前的所有准备工作；最后由功率预测服务商根据其具体地理坐标的预测需求，运行中尺度数值天气模式软件，完成局部目标区域的降尺度计算，最终获得新能源发电场站所在地理区域在未来不同时刻的大气状态。
新能源-电转换模型是指描述气象资源气象要素与新能源发电设备有功功率之间关系的数学模型。在实际生产中，由于受到天气条件、机组发电性能等因素的影响，影响新能源发电的气象因素与电力往往呈现出复杂映射关系，为了保证功率预测准确性，通常需要考虑复杂多变的机组运行工况开展精细化建模，从而获得较强适用性的新能源-电转换模型。本发明实施例可采用统计模型实现新能源-电转换模型，其本质是利用统计学方法匹配系统的输入(包括NWP、历史数据等)和预测功率之间的物理因果关系，其原理如图4所示，将NWP各气象要素(如风速、风向、气温、气压、环境温度、辐照度、沙尘、雾霾、云等)、历史NWP各气象要素以及历史新能源发电场站运行数据(如实测功率、实测气象要素值等)输入统计模型中，得到新能源发电场站预测功率，统计模型可采用分段线性回归、卡尔曼滤波、神经网络、支持向量机等技术实现。
预测结果校正是新能源发电场站根据计划开机容量，对新能源-电转换模型计算出的预测功率进行修正，得到最终预测结果。预测结果校正是与人工经验密切有关的管理环节，主要由新能源发电场站功率预测专责完成：一是将新能源发电功率预测与计划检修工作联动，根据拟开工检修工作涉及的机组数量，在功率预测系统中通过人工录入方式合理订正开机容量、开机时间以及预测出力；二是考虑特殊气候可能引起新能源发电单元的停运容量，通过人工输入的方式，对预测结果进行经验校正。
步骤S200：根据所述预测数据以及所述实测数据获取新能源发电功率预测总误差。
其中，实测数据包括：场站实际功率等。
具体地，利用所述场站预测功率减去所述场站实际功率得到所述新能源发电功率预测总误差，即计算方式如式(1)所示。
Etotal＝Ppredict-Pactual＝ENWP+Emodel+Erevise (1)
Etotal为新能源发电功率预测总误差，Ppredict为场站预测功率，Pactual为场站实际功率，ENWP、Emodel和Erevise分别为NWP环节误差、新能源-电转换模型环节误差、预测结果校正环节误差，单位均为MW。
步骤S300：根据所述新能源-电转换模型、所述实测数据以及所述运行数据得到等效预测数据；
其中，通过引入气象和开机方式信息等得到等效预测数据。
具体地，通过将实测数据带入新能源-电转换模型，能够得到实测情况下的等效预测数据，并可根据运行数据得到实际工况下的等效预测数据。
步骤S400：根据所述新能源发电功率预测总误差、所述预测数据以及所述等效预测数据得到新能源发电功率预测的各个关键环节引起的误差。
具体地，根据实测情况下的等效预测数据以及实际工况下的等效预测数据以及预测功率，并结合新能源发电功率预测总误差，得到各个关键环节引起的误差；
步骤S500：根据各个关键环节引起的误差优化新能源发电功率预测的各个关键环节。
具体地，新能源发电功率预测的关键环节包括：数值天气预报环节、模型环节以及校正环节。根据各环节引起的误差，有针对性地对各关键环节进行优化，以提高功率预测精度。
其中，当发现数值天气预报误差占比较高时，数值天气预报环节的优化包括：
(1)开展大气模式参数化调优。
大气模式次网格物理过程参数化方案捕捉不能被数值模式显式解析的物理过程，是10-100km尺度的中短期预报技巧提升的关键，也是按照预测对象特点“定制”数值天气预报模式的关键。不同区域的气候和气象特点、甚至观测点布局都影响模式优化结果。针对新能源汇集区域的主要气象预测指标，基于统计回归和深度学习模型，实现定制的网格加密和参数化方案，进而优化新能源中尺度预报模式。
(2)建立多源气象数值网格观测平台，研究攻关气象数值集合预报技术。
通过气象网格数值观测平台实现全气象要素多源观测信息的融合接入与管理，改善新能源气象观测数据少、质量差的问题。开展电网的新能源气象集合预报，采用多个天气预报模式、多个初值分别进行预测，降低模型参数和初值的不确定性对最终结果的影响，减小了极端误差出现的概率。
当发现新能源-电转换模型误差占比较高时，新能源-电转换模型的优化包括：
(1)基于新能源泛在信息平台，扩展光电运行全时空尺度的样本量，利用在线监测数据不断更新模型并排除异常点干扰，提高建模样本的数据质量。
(2)采用深度学习等统计学方法，将统计关系和气象资源波动物理因果关系结合，提升模型精度。
(3)基于功率预测结果在一段时期内的非平稳特性，对新能源发电功率预测结果的误差修正，改善新能源发电出力爬坡事件的预测效果。
当发现误差校正环节的误差占比较高时，误差校正环节的优化包括：
(1)将检修计划与功率预测实现联动，将检修工作影响的计划开机容量和停开机时间信息提前输入功率预测系统。
(2)精准运维发电设备，减少非计划停运。
(3)开展设备非计划停运预测。
综上所述，本发明实施例提供的用于新能源发电场站的新能源发电功率预测优化方法，利用新能源-电转换模型、预测数据、实测数据以及运行数据等多源数据，定量化精细化分析功率预测各关键环节的误差，进而精准定位预测水平较差场站的预测薄弱环节，根据各个关键环节引起的误差有的放矢地优化新能源发电功率预测的各个关键环节，有针对性的开展相应的优化举措以高效提升新能源发电场站功率预测水平。
举例来说，针对重点偏差事件，通过计算偏差时段功率预测各环节的误差及占比，分析预测偏差成因，有针对性的优化功率预测的各个关键环节。
例如，特殊天气事件导致的预测偏差往往表现为Model环节的预测偏差较大，通过开发特殊天气事件预警应用，变事后分析为事前预警，建立寒潮、大风、覆冰等极端气象的预警模型，结合NWP信息并给出各类特殊天气事件的预警风险和预警等级。
另外，通过开展年、季、月的长周期误差评价，可精准定位预测水平较差的场站及其预测薄弱环节，开展有针对性的帮扶指导，提升新能源发电功率预测水平。
在一个可选的实施例中，该用于新能源发电场站的新能源发电功率预测优化方法还可以包括：对获取的数据进行预处理的步骤，所述预处理包括滤波去噪等。
在一个可选的实施例中，实测数据还包括：场站实测气象数据(如实测风速、实测风向、实测气温、实测气压、实测环境温度、实测辐照度、实测颗粒物浓度、实测环境湿度中的部分或全部)等，运行数据包括：计划开机容量、实际开机容量以及额定装机容量等；参见图5，该步骤S300可以包括以下内容：
步骤S310：根据所述场站预测功率、所述计划开机容量以及所述实际开机容量计算准确开机容量条件下的等效预测功率。
具体地，利用所述实际开机容量除以所述计划开机容量的商乘以所述场站预测功率得到准确开机容量条件下的等效预测功率。
其中，采用下式实现：
Pcapacity＝Ppredict×(Cactual÷Cscheduling)
Pcapacity表示准确开机容量条件下的等效预测功率，Ppredict表示场站预测功率，Cactual表示实际开机容量，Cscheduling表示计划开机容量。
步骤S320：根据所述场站实测气象数据、所述新能源-电转换模型、所述计划开机容量以及所述额定装机容量得到准确气象资源条件下的等效预测功率。
具体地，将所述场站实测气象数据输入所述新能源-电转换模型得到预测发电量；然后，利用所述计划开机容量除以所述额定装机容量的商乘以所述预测发电量得到准确气象资源条件下的等效预测功率。
其中，采用下式实现：
Psun＝f(Vactual)×(Cscheduling÷Crated)
Psun表示准确气象资源条件下的等效预测功率，Vactual表示场站实测气象数据，f()表示新能源-电转换模型，Cscheduling表示计划开机容量，Crated表示额定装机容量。
在一个可选的实施例中，关键环节包括：数值天气预报环节、新能源-电转换模型环节以及校正环节；参见图6，该步骤S400可以包括以下内容：
步骤S410：根据所述场站预测功率以及所述准确气象资源条件下的等效预测功率得到所述数值天气预报环节引起的误差。
其中，参见图7，采用下式实现：
ENWP＝Ppredict-Psun
ENWP表示NWP环节误差，Ppredict为场站预测功率，Psun表示准确气象资源条件下的等效预测功率。
步骤S420：根据所述场站预测功率以及所述准确开机容量条件下的等效预测功率得到所述校正环节引起的误差。
其中，采用下式实现：
Erevise＝Ppredict-Pcapacity
Erevise为预测结果校正环节误差，Ppredict为场站预测功率，Pcapacity表示准确开机容量条件下的等效预测功率，
步骤S430：根据所述新能源发电功率预测总误差减去所述数值天气预报环节引起的误差以及所述校正环节引起的误差得到所述新能源-电转换模型环节引起的误差。
其中，采用下式实现：
Emodel＝Etotal-ENWP-Erevise
Etotal为新能源发电功率预测总误差，ENWP、Emodel和Erevise分别为NWP环节误差、新能源-电转换模型环节误差、预测结果校正环节误差。
在一个可选的实施例中，该用于新能源发电场站的新能源发电功率预测优化方法还可以包括：计算各个关键环节的误差在新能源发电功率预测总误差中的占比。
综上所述，本发明实施例提供的用于新能源发电场站的新能源发电功率预测优化方法，开展任一时段或时刻或关键环节的功率预测误差精细化评价，实现对新能源功率预测运行情况的精准监测，通过定量化分析各环节误差贡献占比，准确定位问题场站并分析其预测误差组成，即可对新能源发电场站较大偏差事件进行量化评估，计算预测偏差事件中各环节误差的占比，精确分析预测偏差事件成因；可通过开展年、季、月的长周期误差评价，可精准定位预测水平较差场站的预测薄弱环节，有的放矢地改进预测方法，开展有针对性的开展相应的优化举措，高效提升新能源发电场站功率预测水平。
为了帮助本领域技术人员更好地理解本发明实施例，下面以一具体的新能源发电场站为例，对本发明实施例提供的用于新能源发电场站的新能源发电功率预测优化方法的步骤进行详细说明：
(1)获取功率预测厂家提供的新能源-电转换模型以及场站预测功率，场站采集设备所采集的场站实际功率、场站实测气象数据，场站运行数据中的计划开机容量、实际开机容量以及额定装机容量等。
(2)利用场站预测功率减去场站实际功率得到所述新能源发电功率预测总误差；
(3)利用所述实际开机容量除以所述计划开机容量的商乘以所述场站预测功率得到准确开机容量条件下的等效预测功率；
(4)将所述场站实测气象数据输入所述新能源-电转换模型得到预测发电量；
(5)利用所述计划开机容量除以所述额定装机容量的商乘以所述预测发电量得到准确气象资源条件下的等效预测功率。
(6)根据所述场站预测功率以及所述准确气象资源条件下的等效预测功率得到所述数值天气预报环节引起的误差；
(7)根据所述新能源发电功率预测总误差减去所述数值天气预报环节引起的误差以及所述校正环节引起的误差得到所述新能源-电转换模型环节引起的误差；
(8)根据各个关键环节引起的误差优化新能源发电功率预测的各个关键环节。
值得说明的是，本发明实施例中，当新能源发电场站为风电场时，由于影响风电的最主要的气象因素为风速，因此，气象数据包括风速，当然，为了进一步提高预测准确度，还可以包括风向、气温、气压等辅助因素；当能源发电场站为光伏发电站时，由于影响光电的最主要的气象因素为辐照度，因此，气象数据包括辐照度，当然，为了进一步提高预测准确度，还可以包括风速、风向、气温、气压、颗粒物浓度等。
其中，本发明实施例中提供的方法步骤的先后顺序并非本发明实施例的唯一顺序，相关步骤可以根据需要调换顺序或者相关步骤可以并行进行，以增加本发明实施例的灵活性和适应性。
基于同一发明构思，本申请实施例还提供了一种用于新能源发电场站的新能源发电功率预测优化装置，可以用于实现上述实施例所描述的方法，如下面的实施例所述。由于用于新能源发电场站的新能源发电功率预测优化装置解决问题的原理与上述方法相似，因此用于新能源发电场站的新能源发电功率预测优化装置的实施可以参见上述方法的实施，重复之处不再赘述。以下所使用的，术语“单元”或者“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
图8是本发明实施例中的用于新能源发电场站的新能源发电功率预测优化装置的结构框图；如图8所示，该用于新能源发电场站的新能源发电功率预测优化装置包括：数据获取模块10、新能源发电功率预测总误差获取模块20、等效预测数据获取模块30、误差解耦评价模块40以及预测优化模块50。
数据获取模块10获取新能源发电场站的新能源-电转换模型、预测数据、实测数据以及运行数据。
其中，新能源-电转换模型可由功率预测厂家提供。
预测数据包括：场站预测功率等。场站预测功率的预测过程按业务流程依次为数值天气预报、新能源-电功率转换、预测结果校正三个关键环节。
具体地，首先对全球初始场利用气象中尺度模式生成数值天气预报产品；随后将数值天气预报产品中与气象资源有关的气象要素输入新能源-电转换模型，得到预测发电量；最后根据机组检修计划等运行信息对预测结果进行校正得到场站预测功率。
新能源发电功率预测总误差获取模块20根据所述预测数据以及所述实测数据获取新能源发电功率预测总误差。
其中，实测数据包括：场站实际功率等。该新能源发电功率预测总误差获取模块20包括：新能源发电功率预测总误差获取单元，利用所述场站预测功率减去所述场站实际功率得到所述新能源发电功率预测总误差。
具体地，利用所述场站预测功率减去所述场站实际功率得到所述新能源发电功率预测总误差，即计算方式如式(1)所示。
Etotal＝Ppredict-Pactual＝ENWP+Emodel+Erevise (1)
Etotal为新能源发电功率预测总误差，Ppredict为场站预测功率，Pactual为场站实际功率，ENWP、Emodel和Erevise分别为NWP环节误差、新能源-电转换模型环节误差、预测结果校正环节误差，单位均为MW。
等效预测数据获取模块30根据所述新能源-电转换模型、所述实测数据以及所述运行数据得到等效预测数据；
其中，通过引入气象和开机方式信息等得到等效预测数据。
具体地，通过将实测数据带入新能源-电转换模型，能够得到实测情况下的等效预测数据，并可根据运行数据得到实际工况下的等效预测数据。
误差解耦评价模块40根据所述新能源发电功率预测总误差、所述预测数据以及所述等效预测数据得到新能源发电功率预测的各个关键环节引起的误差。
具体地，根据实测情况下的等效预测数据以及实际工况下的等效预测数据以及预测功率，并结合新能源发电功率预测总误差，得到各个关键环节引起的误差。
预测优化模块50根据各个关键环节引起的误差优化新能源发电功率预测的各个关键环节。
具体地，新能源发电功率预测的关键环节包括：数值天气预报环节、模型环节以及校正环节。根据各环节引起的误差，有针对性地对各关键环节进行优化，以提高功率预测精度。
其中，当发现数值天气预报误差占比较高时，数值天气预报环节的优化包括：
(1)开展大气模式参数化调优。
大气模式次网格物理过程参数化方案捕捉不能被数值模式显式解析的物理过程，是10-100km尺度的中短期预报技巧提升的关键，也是按照预测对象特点“定制”数值天气预报模式的关键。不同区域的气候和气象特点、甚至观测点布局都影响模式优化结果。针对新能源汇集区域的主要气象预测指标，基于统计回归和深度学习模型，实现定制的网格加密和参数化方案，进而优化新能源中尺度预报模式。
(2)建立多源气象数值网格观测平台，研究攻关气象数值集合预报技术。
通过气象网格数值观测平台实现全气象要素多源观测信息的融合接入与管理，改善新能源气象观测数据少、质量差的问题。开展电网的新能源气象集合预报，采用多个天气预报模式、多个初值分别进行预测，降低模型参数和初值的不确定性对最终结果的影响，减小了极端误差出现的概率。
当发现新能源-电转换模型误差占比较高时，新能源-电转换模型的优化包括：
(1)基于新能源泛在信息平台，扩展光电运行全时空尺度的样本量，利用在线监测数据不断更新模型并排除异常点干扰，提高建模样本的数据质量。
(2)采用深度学习等统计学方法，将统计关系和气象资源波动物理因果关系结合，提升模型精度。
(3)基于功率预测结果在一段时期内的非平稳特性，对新能源发电功率预测结果的误差修正，改善新能源发电出力爬坡事件的预测效果。
当发现误差校正环节的误差占比较高时，误差校正环节的优化包括：
(1)将检修计划与功率预测实现联动，将检修工作影响的计划开机容量和停开机时间信息提前输入功率预测系统。
(2)精准运维发电设备，减少非计划停运。
(3)开展设备非计划停运预测。
综上所述，本发明实施例提供的用于新能源发电场站的新能源发电功率预测优化装置，利用新能源-电转换模型、预测数据、实测数据以及运行数据等多源数据，定量化精细化分析功率预测各关键环节的误差，进而精准定位预测水平较差场站的预测薄弱环节，利于后续开展有针对性的开展相应的优化举措以高效提升新能源发电场站功率预测水平。
举例来说，针对重点偏差事件，通过计算偏差时段功率预测各环节的误差及占比，分析预测偏差成因，有针对性的优化功率预测的各个关键环节。
例如，特殊天气事件导致的预测偏差往往表现为Model环节的预测偏差较大，通过开发特殊天气事件预警应用，变事后分析为事前预警，建立寒潮、大风、覆冰等极端气象的预警模型，结合NWP信息并给出各类特殊天气事件的预警风险和预警等级。
另外，通过开展年、季、月的长周期误差评价，可精准定位预测水平较差的场站及其预测薄弱环节，开展有针对性的帮扶指导，提升新能源发电功率预测水平。
在一个可选的实施例中，该用于新能源发电场站的新能源发电功率预测优化装置还可以包括：预处理模块，用于对获取的数据进行预处理，所述预处理包括滤波去噪等。
在一个可选的实施例中，预测数据包括：场站预测功率；实测数据包括：场站实测气象数据，运行数据包括：计划开机容量、实际开机容量以及额定装机容量；该等效预测数据获取模块30包括：第一等效预测功率获取单元以及第二等效预测功率获取单元
第一等效预测功率获取单元根据所述场站预测功率、所述计划开机容量以及所述实际开机容量计算准确开机容量条件下的等效预测功率。
其中，第一等效预测功率获取单元包括：第一计算子单元，利用所述实际开机容量除以所述计划开机容量的商乘以所述场站预测功率得到准确开机容量条件下的等效预测功率。
其中，采用下式实现：
Pcapacity＝Ppredict×(Cactual÷Cscheduling)
Pcapacity表示准确开机容量条件下的等效预测功率，Ppredict表示场站预测功率，Cactual表示实际开机容量，Cscheduling表示计划开机容量。
第二等效预测功率获取单元根据所述场站实测气象数据、所述新能源-电转换模型、所述计划开机容量以及所述额定装机容量得到准确气象资源条件下的等效预测功率。
其中，第二等效预测功率获取单元包括：预测发电量获取子单元以及第二计算子单元。
预测发电量获取子单元将所述场站实测气象数据输入所述新能源-电转换模型得到预测发电量；
第二计算子单元利用所述计划开机容量除以所述额定装机容量的商乘以所述预测发电量得到准确气象资源条件下的等效预测功率。
其中，采用下式实现：
Psun＝f(Vactual)×(Cscheduling÷Crated)
Psun表示准确气象资源条件下的等效预测功率，Vactual表示场站实测气象数据，f()表示新能源-电转换模型，Cscheduling表示计划开机容量，Crated表示额定装机容量。
在一个可选的实施例中，关键环节包括：数值天气预报环节、新能源-电转换模型环节以及校正环节；误差解耦评价模块40包括：数值天气预报环节误差评价单元、校正环节误差评价单元以及新能源-电转换模型环节误差评价单元。
数值天气预报环节误差评价单元根据所述场站预测功率以及所述准确气象资源条件下的等效预测功率得到所述数值天气预报环节引起的误差；
其中，采用下式实现：
ENWP＝Ppredict-Psun
ENWP表示NWP环节误差，Ppredict为场站预测功率，Psun表示准确气象资源条件下的等效预测功率。
校正环节误差评价单元根据所述场站预测功率以及所述准确开机容量条件下的等效预测功率得到所述校正环节引起的误差；
其中，采用下式实现：
Erevise＝Ppredict-Pcapacity
Erevise为预测结果校正环节误差，Ppredict为场站预测功率，Pcapacity表示准确开机容量条件下的等效预测功率，
新能源-电转换模型环节误差评价单元根据所述新能源发电功率预测总误差减去所述数值天气预报环节引起的误差以及所述校正环节引起的误差得到所述新能源-电转换模型环节引起的误差。
其中，采用下式实现：
Emodel＝Etotal-ENWP-Erevise
Etotal为新能源发电功率预测总误差，ENWP、Emodel和Erevise分别为NWP环节误差、新能源-电转换模型环节误差、预测结果校正环节误差。
在一个可选的实施例中，该用于新能源发电场站的新能源发电功率预测优化装置还可以包括：误差占比计算模块，计算各个关键环节的误差在新能源发电功率预测总误差中的占比。
综上所述，本发明实施例提供的用于新能源发电场站的新能源发电功率预测优化装置，开展任一时段或时刻或关键环节的功率预测误差精细化评价，实现对新能源功率预测运行情况的精准监测，通过定量化分析各环节误差贡献占比，准确定位问题场站并分析其预测误差组成，即可对新能源发电场站较大偏差事件进行量化评估，计算预测偏差事件中各环节误差的占比，精确分析预测偏差事件成因；可通过开展年、季、月的长周期误差评价，可精准定位预测水平较差场站的预测薄弱环节，有的放矢地改进预测方法，开展有针对性的开展相应的优化举措，高效提升新能源发电场站功率预测水平。
上述实施例阐明的装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为电子设备，具体的，电子设备例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。
在一个典型的实例中电子设备具体包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现下述步骤：
获取新能源发电场站的新能源-电转换模型、预测数据、实测数据以及运行数据；
根据所述预测数据以及所述实测数据获取新能源发电功率预测总误差；
根据所述新能源-电转换模型、所述实测数据以及所述运行数据得到等效预测数据；
根据所述新能源发电功率预测总误差、所述预测数据以及所述等效预测数据得到新能源发电功率预测的各个关键环节引起的误差；根据各个关键环节引起的误差优化新能源发电功率预测的各个关键环节。
从上述描述可知，本发明实施例提供的电子设备，可用于定量化精细化分析功率预测各关键环节的误差，进而精准定位预测水平较差场站的预测薄弱环节，有针对性的开展相应的优化举措以高效提升新能源发电场站功率预测水平。
下面参考图9，其示出了适于用来实现本申请实施例的电子设备600的结构示意图。
如图9所示，电子设备600包括中央处理单元(CPU)601，其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的程序或者从存储部分608加载到随机访问存储器(RAM))603中的程序而执行各种适当的工作和处理。在RAM603中，还存储有系统600操作所需的各种程序和数据。CPU601、ROM602、以及RAM603通过总线604彼此相连。输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。
以下部件连接至I/O接口605：包括键盘、鼠标等的输入部分606；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分607；包括硬盘等的存储部分608；以及包括诸如LAN卡，调制解调器等的网络接口卡的通信部分609。通信部分609经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器610也根据需要连接至I/O接口605。可拆卸介质611，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器610上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装如存储部分608。
特别地，根据本发明的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本发明的实施例包括一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现下述步骤：
获取新能源发电场站的新能源-电转换模型、预测数据、实测数据以及运行数据；
根据所述预测数据以及所述实测数据获取新能源发电功率预测总误差；
根据所述新能源-电转换模型、所述实测数据以及所述运行数据得到等效预测数据；
根据所述新能源发电功率预测总误差、所述预测数据以及所述等效预测数据得到新能源发电功率预测的各个关键环节引起的误差；
根据各个关键环节引起的误差优化新能源发电功率预测的各个关键环节。
从上述描述可知，本发明实施例提供的计算机可读存储介质，可用于定量化精细化分析功率预测各关键环节的误差，进而精准定位预测水平较差场站的预测薄弱环节，有针对性的开展相应的优化举措以高效提升新能源发电场站功率预测水平。
在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分609从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质611被安装。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本申请时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。
Claims (10)
1.一种用于新能源发电场站的新能源发电功率预测优化方法，其特征在于，包括：
获取新能源发电场站的新能源-电转换模型、预测数据、实测数据以及运行数据；
其中，新能源-电转换模型是指描述气象资源气象要素与新能源发电设备有功功率之间关系的数学模型；
根据所述预测数据以及所述实测数据获取新能源发电功率预测总误差；
根据所述新能源-电转换模型、所述预测数据、所述实测数据以及所述运行数据得到等效预测数据；
根据所述新能源发电功率预测总误差、所述预测数据以及所述等效预测数据得到新能源发电功率预测的各个关键环节引起的误差；
根据各个关键环节引起的误差优化新能源发电功率预测的各个关键环节；
其中，所述预测数据包括：场站预测功率；所述实测数据包括：场站实测气象数据，所述运行数据包括：计划开机容量、实际开机容量以及额定装机容量；
所述根据所述新能源-电转换模型、所述预测数据、所述实测数据以及所述运行数据得到等效预测数据，包括：
根据所述场站预测功率、所述计划开机容量以及所述实际开机容量计算准确开机容量条件下的等效预测功率；
根据所述场站实测气象数据、所述新能源-电转换模型、所述计划开机容量以及所述额定装机容量得到准确气象资源条件下的等效预测功率；
其中，所述关键环节包括：数值天气预报环节、新能源-电转换模型环节以及校正环节；
所述根据所述新能源发电功率预测总误差、所述预测数据以及所述等效预测数据得到新能源发电功率预测的各个关键环节引起的误差，包括：
根据所述场站预测功率以及所述准确气象资源条件下的等效预测功率得到所述数值天气预报环节引起的误差；
根据所述场站预测功率以及所述准确开机容量条件下的等效预测功率得到所述校正环节引起的误差；
根据所述新能源发电功率预测总误差减去所述数值天气预报环节引起的误差以及所述校正环节引起的误差得到所述新能源-电转换模型环节引起的误差。
2.根据权利要求1所述的用于新能源发电场站的新能源发电功率预测优化方法，其特征在于，所述根据所述场站预测功率、所述计划开机容量以及所述实际开机容量计算准确开机容量条件下的等效预测功率，包括：
利用所述实际开机容量除以所述计划开机容量的商乘以所述场站预测功率得到准确开机容量条件下的等效预测功率。
3.根据权利要求1所述的用于新能源发电场站的新能源发电功率预测优化方法，其特征在于，所述根据所述场站实测气象数据、所述新能源-电转换模型、所述计划开机容量以及所述额定装机容量得到准确气象资源条件下的等效预测功率，包括：
将所述场站实测气象数据输入所述新能源-电转换模型得到预测发电量；
利用所述计划开机容量除以所述额定装机容量的商乘以所述预测发电量得到准确气象资源条件下的等效预测功率。
4.根据权利要求1所述的用于新能源发电场站的新能源发电功率预测优化方法，其特征在于，所述预测数据包括：场站预测功率，所述实测数据包括：场站实际功率；
所述根据所述预测数据以及所述实测数据获取新能源发电功率预测总误差，包括：
利用所述场站预测功率减去所述场站实际功率得到所述新能源发电功率预测总误差。
5.一种用于新能源发电场站的新能源发电功率预测优化装置，其特征在于，包括：
数据获取模块，获取新能源发电场站的新能源-电转换模型、预测数据、实测数据以及运行数据；
新能源发电功率预测总误差获取模块，根据所述预测数据以及所述实测数据获取新能源发电功率预测总误差；
等效预测数据获取模块，根据所述新能源-电转换模型、所述预测数据、所述实测数据以及所述运行数据得到等效预测数据；
其中，新能源-电转换模型是指描述气象资源气象要素与新能源发电设备有功功率之间关系的数学模型；
误差解耦评价模块，根据所述新能源发电功率预测总误差、所述预测数据以及所述等效预测数据得到新能源发电功率预测的各个关键环节引起的误差；
预测优化模块，根据各个关键环节引起的误差优化新能源发电功率预测的各个关键环节；
其中，所述预测数据包括：场站预测功率；所述实测数据包括：场站实测气象数据，所述运行数据包括：计划开机容量、实际开机容量以及额定装机容量；
所述等效预测数据获取模块包括：
第一等效预测功率获取单元，根据所述场站预测功率、所述计划开机容量以及所述实际开机容量计算准确开机容量条件下的等效预测功率；
第二等效预测功率获取单元，根据所述场站实测气象数据、所述新能源-电转换模型、所述计划开机容量以及所述额定装机容量得到准确气象资源条件下的等效预测功率；
其中，所述关键环节包括：数值天气预报环节、新能源-电转换模型环节以及校正环节；
所述误差解耦评价模块包括：
数值天气预报环节误差评价单元，根据所述场站预测功率以及所述准确气象资源条件下的等效预测功率得到所述数值天气预报环节引起的误差；
校正环节误差评价单元，根据所述场站预测功率以及所述准确开机容量条件下的等效预测功率得到所述校正环节引起的误差；
新能源-电转换模型环节误差评价单元，根据所述新能源发电功率预测总误差减去所述数值天气预报环节引起的误差以及所述校正环节引起的误差得到所述新能源-电转换模型环节引起的误差。
6.根据权利要求5所述的用于新能源发电场站的新能源发电功率预测优化装置，其特征在于，所述第一等效预测功率获取单元包括：
第一计算子单元，利用所述实际开机容量除以所述计划开机容量的商乘以所述场站预测功率得到准确开机容量条件下的等效预测功率。
7.根据权利要求5所述的用于新能源发电场站的新能源发电功率预测优化装置，其特征在于，所述第二等效预测功率获取单元包括：
预测发电量获取子单元，将所述场站实测气象数据输入所述新能源-电转换模型得到预测发电量；
第二计算子单元，利用所述计划开机容量除以所述额定装机容量的商乘以所述预测发电量得到准确气象资源条件下的等效预测功率。
8.根据权利要求5所述的用于新能源发电场站的新能源发电功率预测优化装置，其特征在于，所述预测数据包括：场站预测功率，所述实测数据包括：场站实际功率；
所述新能源发电功率预测总误差获取模块包括：
新能源发电功率预测总误差获取单元，利用所述场站预测功率减去所述场站实际功率得到所述新能源发电功率预测总误差。
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1至4任一项所述的用于新能源发电场站的新能源发电功率预测优化方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至4任一项所述的用于新能源发电场站的新能源发电功率预测优化方法的步骤。
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