CN114897229A - 一种基于AP聚类和Markov链的光伏电站辐照度超短期预测方法 - Google Patents

一种基于AP聚类和Markov链的光伏电站辐照度超短期预测方法 Download PDF

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CN114897229A CN202210448980.6A CN202210448980A CN114897229A CN 114897229 A CN114897229 A CN 114897229A CN 202210448980 A CN202210448980 A CN 202210448980A CN 114897229 A CN114897229 A CN 114897229A
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吴红斌
毕锐
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Abstract

本发明公开了一种基于AP聚类和Markov链的光伏电站辐照度超短期预测方法，包括：1、采用AP聚类算法将辐照度序列进行聚类；2、计算每类中各时刻的平均温度与待预测日的天气预报温度之间的欧氏距离，选择欧氏距离最小的分类，作为最相似分类；3、根据预测时段的前一时刻的辐照度实测值和最相似分类中的辐照度列向量，依次计算各时刻的辐照度概率分布；4、将辐照度概率分布与辐照度列向量相乘得到辐照度预测值。本发明能将超短期预测时段的历史数据进行全局最优聚类，结合预测时段的天气情况进行最相似时段选择，从而能在任意气候、天气和时刻均能取得较好预测效果，进而为光伏出力并网、调度和储能配置提供理论依据和科学基础。

Description

一种基于AP聚类和Markov链的光伏电站辐照度超短期预测 方法
技术领域
本发明属于光伏电站辐照度超短期预测领域，具体涉及一种基于AP聚类和Markov链相结合的光伏电站辐照度超短期预测方法。
背景技术
光伏发电易受辐照度、温度、云量等气象因素影响，输出功率具有很强的随机性和波动性，对电力系统的安全稳定运行和发电调度计划造成不利影响。其中，太阳辐照度对光伏发电功率影响最大，因此需要提高光伏电站辐照度预测精度，进而提高光伏发电功率的预测精度，给电网调度提供可靠依据，扩大光伏发电对电网的支撑力度。
光伏预测按时间尺度分为超短期，短期，中期和长期。超短期预测以15分钟为分辨率，预测未来15分钟至4小时的光伏发电情况，对光伏发电纳入电力市场现货交易、安排储能系统配置、制定电力调度计划等具有重要意义。
目前光伏发电超短期预测方法主要分为物理模型和数据驱动两类。物理模型预测是根据光伏电站转换效率、光伏阵列安装角度和当地气象信息，直接对光伏发电过程进行数学建模。物理模型对电站光伏组件和环境气象参数要求较高，存在建模复杂、推广性差、更适用于中长期预测等特点。数据驱动方法主要以特定算法建立光伏电站出力与历史条件(往往是气象数据)间的映射关系，常见算法有Markov链、支持向量机、神经网络等。数据驱动建模较为简单，预测成本也较低，因此在光伏发电预测中得到广泛应用。
对于Markov链法预测辐照度，文献《基于马尔可夫链的光伏发电系统输出功率短期预测方法》证明了太阳辐照度随采样时间变化的随机过程具有单步记忆特征，因此可用离散 Markov链描述过往时间的辐照度变化。文献《应用改进马尔科夫链的光伏出力时间序列模拟》考虑季节特性、日特性和天气特性，将历史数据分为12个月、上下午2个时段和晴、云、阵雨、大雨4种天气共96类，通过随机抽样模拟光伏波动，生成光伏出力时间序列。文献《微电网光伏发电的Adaboost天气聚类超短期预测方法》先基于晴、云、阴、雨四种典型天气类型将历史数据分类，后将各步长Markov链按影响权重加权，预测下一时刻辐照度数值的概率分布矩阵。
综合上述文献，Markov链法预测光伏发电功率具有理论可行性，但应用于超短期预测时，现有数据处理方法并未适应超短期时间尺度。在对历史数据聚类时，现有方法一般考虑气候和天气因素，按一年四季、12个月或晴、云、阴、雨四种典型天气类型进行分类。这些分类方法有3个缺点：(1)分类数提前确定，较易陷入局部最优情形；(2)分类原则难以明显区分辐照度序列，如四季的日期划分不确定，再如某月最后一天与下个月第一天无明显差异但划分在不同类中；(3)分类原则与超短期时间尺度情形不一致，如某日多云天气，但其中某 4小时有日照，辐照度曲线却与晴天时相近。此外，在上述分类原则下，较多基于关键天气特征选取相似日，而相似日的关键天气特征从天气预报获取，与超短期的4小时关键天气特征并不一定一致。因此需要提出适应超短期时间尺度的辐照度预测方法。
发明内容
为了克服上述现有技术存在的不足，本发明提出一种基于AP聚类和Markov链的光伏电站辐照度超短期预测方法，以期能将超短期预测时段的历史数据进行全局最优聚类，结合预测时段的天气情况进行最相似时段选择，从而能在任意气候、天气和时刻均能取得较好预测效果，进而为光伏出力并网、调度和储能配置提供理论依据和科学基础。
为了实现上述发明目的，本发明采用的技术方案为：
本发明一种基于AP聚类和Markov链的光伏电站辐照度超短期预测方法的特点在于，包括：
步骤1：设置预测时间段为[t1,t2,…,tn]，预测时间段的前一时刻为t0时刻；其中，tn表示预测时间段的第n个预测时刻；
提取历史数据中所有日期的全时间段[t0,t1,t2,…,tn]的辐照度序列，并组成共m日的全时间段辐照度序列I1,I2,…,Ii,…,Im，其中，Ii表示第i日的辐照度序列，且
Figure BDA0003616556840000021
Figure BDA0003616556840000022
表示第n个预测时刻tn的辐照度序列，i＝1,2,…,m；
步骤2：采用AP聚类算法将所有日期的全时间段辐照度序列I1,I2,…,Im进行聚类，计算聚类数M和每类中所包含的辐照度序列的日期；
步骤3：计算每类中全时间段[t0,t1,t2,…,tn]各时刻的平均温度，得到每类的全时间段平均温度
Figure BDA0003616556840000023
其中，
Figure BDA0003616556840000024
表示第k个分类中第n个预测时刻tn的平均温度， k＝1,…,M；
步骤4：根据天气预报，统计待预测日的全时间段天气预报温度[T0,T1,T2,…,Tn]，其中，Tn表示待预测日的第n个预测时刻tn的天气预报温度；
步骤5：按式(1)计算待预测日的全时间段天气预报温度[T0,T1,T2,…,Tn]与第k个分类的全时间段平均温度
Figure BDA0003616556840000031
之间的欧氏距离Dk，从而计算待预测日的全时间段天气预报温度[T0,T1,T2,…,Tn]与每类的全时间段平均温度之间的欧氏距离，并选择欧氏距离最小的分类，作为最相似分类；
Figure BDA0003616556840000032
步骤6：将最相似分类中，t0时刻的所有日期的辐照度按从小到大排序，并剔除相同的数值，从而得到包含x0个辐照度值的辐照度列向量
Figure BDA0003616556840000033
其中，
Figure BDA0003616556840000034
表示最相似分类中 t0时刻的所有不相同的辐照度按从小到大排序的第x0个辐照度值；
步骤7：根据待预测日中t0时刻的辐照度实测值I0和最相似分类中t0时刻的辐照度列向量 C0，计算得到t0时刻的辐照度概率分布P0；
步骤8：定义变量q并初始化q＝1；
步骤9：将最相似分类中，tq时刻的所有日期的辐照度按从小到大排序，并剔除相同的数值后，得到包含xq个辐照度值的辐照度列向量
Figure BDA0003616556840000035
其中，
Figure BDA0003616556840000036
表示最相似分类中tq时刻的所有不相同的辐照度按从小到大排序的第xq个辐照度值；
步骤10：计算最相似分类中tq-1时刻转移至tq时刻的辐照度转移次数矩阵Bq-1,q和辐照度转移率矩阵Aq-1,q；
步骤11：按式(2)计算tq时刻的辐照度概率分布Pq；
Pq＝Pq-1Aq-1,q (2)
步骤12：将tq时刻的辐照度概率分布Pq与tq时刻的辐照度列向量Cq相乘后得到tq时刻的辐照度预测值
Figure BDA0003616556840000037
步骤13：判断q＝n是否成立，若是，则表示得到预测时间段[t1,t2,…,tn]的辐照度预测序列
Figure BDA0003616556840000041
否则，将q+1赋值给q后，返回步骤9顺序执行。
本发明所述的基于AP聚类和Markov链的光伏电站辐照度超短期预测方法的特点也在于，所述步骤2包括：
步骤2.1：设置阻尼系数为λ、最大迭代次数为Nmax和聚类中心保持稳定次数为Nstable；
步骤2.2：计算相似度矩阵Sm×m中第i行第j列的非对角元素s(i,j)的值，令s(i,j)为第i 日的全时间段辐照度序列
Figure BDA0003616556840000042
与第j日的全时间段辐照度序列
Figure BDA0003616556840000043
之间的负欧式距离，且j≠i；
步骤2.3：计算相似度矩阵Sm×m的第i行第i列的对角元素s(i,i)的值，令s(i,i)为相似度矩阵Sm×m中第i行所有非对角线元素的中位数；
步骤2.4：构建初始的吸引度矩阵和归属度矩阵均为全零矩阵，并基于相似度矩阵Sm×m对吸引度矩阵和归属度矩阵进行迭代计算，直至达到聚类中心保持稳定次数Nstable或者达到最大迭代次数Nmax为止；
步骤2.5：将最终迭代后的吸引度矩阵和归属度矩阵之和作为聚类中心矩阵，并选择聚类中心矩阵的对角线元素大于零的行数为聚类中心编号，令聚类中心编号所代表的辐照度序列为聚类中心，从而计算聚类中心的个数即为聚类数M；
步骤2.6：选择聚类中心矩阵中每一行最大值所在的列数为当前行所代表的辐照度序列所归属的聚类中心，并统计每个类中所有的辐照度序列的日期。
所述步骤7包括：
步骤7.1：设t0时刻的初始辐照度概率分布序列P0是一个x0列的行向量，其元素全为0；
步骤7.2：对比待预测日中t0时刻的辐照度实测值I0和最相似分类中t0时刻的辐照度列向量C0，若C0中存在第e个数值
Figure BDA0003616556840000044
则将初始辐照度概率分布序列P0的第e个元素重置为 1，并得到t0时刻的辐照度概率分布P0，并执行步骤8，否则，表示C0中没有与I0相等的数值，并执行步骤7.3，1≤e≤x0；
步骤7.3：找出与I0最接近的两个数值，并记为第f个数
Figure BDA0003616556840000051
和第g个数
Figure BDA0003616556840000052
按从小到大顺序排列为
Figure BDA0003616556840000053
步骤7.4：将t0时刻的辐照度概率分布序列P0的第f个元素重置为
Figure BDA0003616556840000054
第g个元素重置为
Figure BDA0003616556840000055
从而得到t0时刻的辐照度概率分布P0。
所述步骤10包括：
步骤10.1：设最相似分类中，tq-1时刻的辐照度列向量
Figure BDA0003616556840000056
tq时刻的辐照度列向量
Figure BDA0003616556840000057
则辐照度转移次数矩阵Bq-1,q是一个xq-1行xq列矩阵，其中，第y行第z列的元素B(y,z)是tq-1时刻辐照度为
Figure BDA0003616556840000058
且tq时刻辐照度为
Figure BDA0003616556840000059
的出现次数，1≤y≤xq-1； 1≤z≤xq；
步骤10.2：令转移率矩阵Aq-1,q是一个xq-1行xq列矩阵，并利用式(3)计算第y行第z列的元素A(y,z)；
Figure BDA00036165568400000510
与已有技术相比，本发明的有益效果体现在：
1、本发明精确的光伏发电辐照度预测是光伏出力精确预测的基础，可为光伏电站并网运行、参与调度提供数值依据，降低了输入电网功率的不确定性，保证了电力系统的安全稳定运行，有效提升了光伏发电的消纳能力，从而减少了光伏电站由于限电弃光带来的经济损失，提升了运营管理效率。
2、本发明在计算Markov转移率矩阵前，对同预测时段的辐照度序列进行聚类，避免了传统采用一年四季、12个月、晴云阴雨典型天气的方法进行分类，聚类方法更加科学和明确；
3、本发明采用AP聚类方法对辐照度进行聚类，可直接获得聚类数和聚类中心，且多次计算结果相同，避免了采用传统K-means方法因聚类数和聚类中心自由选择造成的多次计算结果不同的聚类不稳定情况；
4、本发明对太阳辐照度进行聚类时，直接对超短期预测时段(不超过4小时)的辐照度数据进行聚类，而非传统对预测日全天数据进行聚类，避免了因预测日天气情况与待预测时段天气情况不同，对辐照度聚类产生影响；
5、本发明选择各类的平均温度与预测时间段的天气预报气温欧氏距离最近的分类作为最相似分类，从而能够客观的将与待预测时间段的气温特征相符合的类挑选出来，避免了出现预测日天气与预测时段天气不相符的情况。
附图说明
图1为本发明方法的流程图；
图2为本实施例中部分类的总时段平均温度图；
图3为本实施例预测结果对比图。
具体实施方式
本实施例中，以澳大利亚的DKA太阳能中心(Desert Knowledge Australia SolarCentre) 的Alice Springs站点2019年7月至2021年12月所有可用的测量数据(共812条)为样本，预测2022年1月12日的辐照度，一种基于AP聚类和Markov链的光伏电站辐照度超短期预测方法，如图1所示，包括如下步骤：
步骤1：设预测时间段为[8:05，8:10，…，12:00]，即t1＝8:05，tn＝12:00，时间间隔5分钟，共有n＝48个时刻，预测时间段前一时刻为t0＝8:00，全时间段为 [8:00，8:05，8:10，…，12:00]。提取历史数据所有日期的全时间段的辐照度序列，组成共m＝812日的全时间段辐照度序列I1,I2,…,Ii,…,I812，其中，Ii表示第i日的辐照度序列，且
Figure BDA0003616556840000061
Figure BDA0003616556840000062
表示第n个预测时刻tn的辐照度序列；i＝1,2,…,m；
步骤2：采用AP聚类算法将所有日期的全时间段辐照度序列I1,I2,…,Im进行聚类，计算聚类数M和每类中所包含的辐照度序列的日期；
步骤2.1：设置阻尼系数λ＝0.5，最大迭代次数Nmax＝1000，聚类中心保持稳定次数Nstable＝100；
步骤2.2：计算相似度矩阵Sm×m中第i行第j列的非对角元素s(i,j)的值，令s(i,j)为第i 日的全时间段辐照度序列
Figure BDA0003616556840000071
与第j日的全时间段辐照度序列
Figure BDA0003616556840000072
之间的负欧式距离，且j≠i；
步骤2.3：计算相似度矩阵Sm×m的第i行第i列的对角元素s(i,i)的值，令s(i,i)为相似度矩阵Sm×m中第i行所有非对角线元素的中位数；
步骤2.4：构建初始的吸引度矩阵和归属度矩阵均为全零矩阵，并基于相似度矩阵Sm×m对吸引度矩阵和归属度矩阵进行迭代计算，直至达到聚类中心保持稳定次数Nstable＝100或者达到最大迭代次数Nmax＝1000为止；
步骤2.5：将最终迭代后的吸引度矩阵和归属度矩阵之和作为聚类中心矩阵，并选择聚类中心矩阵的对角线元素大于零的行数为聚类中心编号，令聚类中心编号所代表的辐照度序列为聚类中心，从而计算聚类中心的个数即为聚类数M，本实施例中，聚类数M＝68，聚类中心编号如表1所示；
表1本实施例聚类中心编号
84 91 92 124 136 137 148 149 153 176
188 236 60 248 253 346 380 386 387 388
389 390 391 392 393 394 401 403 769 416
429 256 453 457 458 463 469 471 479 444
481 482 484 486 498 541 549 573 291 614
639 643 732 733 734 735 736 737 741 742
743 744 749 753 775 777 765 795
步骤2.6：选择聚类中心矩阵中每一行最大值所在的列数为当前行所代表的辐照度序列所归属的聚类中心，并统计每个类中所有的辐照度序列的日期，表2列出了部分聚类中心的辐照度序列编号、对应日期，和每类中所包含的辐照度序列编号及对应日期；
表2部分聚类中心及所包含辐照序列编号和对应日期
Figure BDA0003616556840000073
Figure BDA0003616556840000081
步骤3：计算每类中全时间段[t0,t1,t2,…,tn]各时刻的平均温度，得到每类的全时间段平均温度
Figure BDA0003616556840000082
其中，
Figure BDA0003616556840000083
表示第k个分类中第n个预测时刻tn的平均温度，k＝1,…,M，图2列出表1中5个类的总时段平均温度；
步骤4：根据天气预报，统计待预测日的全时间段天气预报温度[T0,T1,T2,…,Tn]，其中，Tn表示待预测日的第n个预测时刻tn的天气预报温度，本实施例中，2022年1月12日上午 8:00至12:00的全时间段天气预报温度为[32.7 32.8 … 39.2]；
步骤5：按式(1)计算待预测日2022年1月12日的全时间段天气预报温度[T0,T1,T2,…,Tn] 与第k个分类的全时间段平均温度
Figure BDA0003616556840000091
之间的欧氏距离Dk，从而计算待预测日的全时间段天气预报温度[T0,T1,T2,…,Tn]与每类的全时间段平均温度之间的欧氏距离，并选择欧氏距离最小的分类，作为最相似分类，本实施例中，最相似分类为第8类，其欧氏距离为 D8＝4.4；
Figure BDA0003616556840000092
步骤6：将最相似分类中，t0＝8:00时刻的所有日期的辐照度按从小到大排序，并剔除相同的数值，从而得到包含x0个辐照度值的辐照度列向量
Figure BDA0003616556840000093
其中，
Figure BDA0003616556840000094
表示最相似分类中t0时刻的所有不相同的辐照度按从小到大排序的第x0个辐照度值，本实施例中，t0＝8:00时刻共有2个辐照度序列，为
Figure BDA0003616556840000095
则x0＝2，
Figure BDA0003616556840000096
步骤7：根据待预测日2022年1月12日中t0＝8:00时刻的辐照度实测值I0＝431和最相似分类中t0＝8:00时刻的辐照度列向量
Figure BDA0003616556840000097
计算得到t0＝8:00时刻的辐照度概率分布P0；
步骤7.1：设t0＝8:00时刻的初始辐照度概率分布序列P0是一个x0＝2列的行向量，其元素全为0，即P0＝[0 0]；
步骤7.2：对比待预测日t0＝8:00时刻的辐照度实测值I0＝431和最相似分类中t0＝8:00 时刻的辐照度列向量
Figure BDA0003616556840000098
C0没有等于I0的数值，执行步骤7.3；
步骤7.3：找出C0中与I0最接近的两个数值，并记为第f＝1个数
Figure BDA0003616556840000099
和第g＝2个数
Figure BDA0003616556840000101
按从小到大顺序排列为
Figure BDA0003616556840000102
步骤7.4：将t0＝8:00时刻的辐照度概率分布序列P0的第f＝1个元素重置为
Figure BDA0003616556840000103
第g＝2个元素重置为
Figure BDA0003616556840000104
从而得到 t0＝8:00时刻的辐照度概率分布
Figure BDA0003616556840000105
步骤8：定义变量q并初始化q＝1；
步骤9：将最相似分类中，tq时刻的所有日期的辐照度按从小到大排序，剔除相同的数值，得到包含xq个辐照度值的辐照度列向量
Figure BDA0003616556840000106
其中，
Figure BDA0003616556840000107
表示最相似分类中tq时刻的所有不相同的辐照度按从小到大排序的第xq个辐照度值，本实施例中，x1＝2，
Figure BDA0003616556840000108
步骤10：计算最相似分类中tq-1时刻转移至tq时刻的辐照度转移次数矩阵Bq-1,q和辐照度转移率矩阵Aq-1,q；
步骤10.1：设最相似分类中，tq-1时刻的辐照度列向量
Figure BDA0003616556840000109
tq时刻的辐照度列向量
Figure BDA00036165568400001010
则辐照度转移次数矩阵Bq-1,q是一个xq-1行xq列矩阵，其中第y行第z列的元素B(y,z)是tq-1时刻辐照度为
Figure BDA00036165568400001011
且tq时刻辐照度为
Figure BDA00036165568400001012
的出现次数，1≤y≤xq-1；1≤z≤xq，本实施例中，
Figure BDA00036165568400001013
B(1,1)＝1，
Figure BDA00036165568400001014
步骤10.2：令转移率矩阵Aq-1,q是一个xq-1行xq列矩阵，并利用式计算第y行第z列的元素A(y,z)，本实施例中，A(1,1)＝1，
Figure BDA0003616556840000111
Figure BDA0003616556840000112
步骤11：按式计算tq时刻的辐照度概率分布Pq，本实施例中，
Figure BDA0003616556840000113
Pq＝Pq-1Aq-1,q (3)
步骤12：将tq时刻的辐照度概率分布Pq与tq时刻的辐照度列向量Cq相乘后得到tq时刻的辐照度预测值
Figure BDA0003616556840000114
本实施例中，将t1时刻的辐照度概率分布
Figure BDA0003616556840000115
与t1时刻的辐照度序列
Figure BDA0003616556840000116
相乘，得到t1时刻的辐照度预测值
Figure BDA0003616556840000117
步骤13：判断q＝n是否成立，若是，则表示得到预测时间段[t1,t2,…,tn]的辐照度预测序列
Figure BDA0003616556840000118
否则，将q+1赋值给q后，返回步骤9顺序执行，本实施例中，q＝1，n＝48，q＝n不成立，将q+1＝2的赋值给q后，返回步骤9顺序执行。
步骤14：经过48次迭代后，q＝n成立，则表示得到预测时间段[t1,t2,…,tn]的辐照度预测序列
Figure BDA0003616556840000119
预测结果和实测值对比如图3所示。

Claims (4)

1.一种基于AP聚类和Markov链的光伏电站辐照度超短期预测方法，其特征在于，包括：
步骤1：设置预测时间段为[t1,t2,…,tn]，预测时间段的前一时刻为t0时刻；其中，tn表示预测时间段的第n个预测时刻；
提取历史数据中所有日期的全时间段[t0,t1,t2,…,tn]的辐照度序列，并组成共m日的全时间段辐照度序列I1,I2,…,Ii,…,Im，其中，Ii表示第i日的辐照度序列，且
Figure FDA0003616556830000011
Figure FDA0003616556830000012
表示第n个预测时刻tn的辐照度序列，i＝1,2,…,m；
步骤2：采用AP聚类算法将所有日期的全时间段辐照度序列I1,I2,…,Im进行聚类，计算聚类数M和每类中所包含的辐照度序列的日期；
步骤3：计算每类中全时间段[t0,t1,t2,…,tn]各时刻的平均温度，得到每类的全时间段平均温度
Figure FDA0003616556830000013
其中，
Figure FDA0003616556830000014
表示第k个分类中第n个预测时刻tn的平均温度，k＝1,…,M；
步骤4：根据天气预报，统计待预测日的全时间段天气预报温度[T0,T1,T2,…,Tn]，其中，Tn表示待预测日的第n个预测时刻tn的天气预报温度；
步骤5：按式(1)计算待预测日的全时间段天气预报温度[T0,T1,T2,…,Tn]与第k个分类的全时间段平均温度
Figure FDA0003616556830000015
之间的欧氏距离Dk，从而计算待预测日的全时间段天气预报温度[T0,T1,T2,…,Tn]与每类的全时间段平均温度之间的欧氏距离，并选择欧氏距离最小的分类，作为最相似分类；
Figure FDA0003616556830000016
步骤6：将最相似分类中，t0时刻的所有日期的辐照度按从小到大排序，并剔除相同的数值，从而得到包含x0个辐照度值的辐照度列向量
Figure FDA0003616556830000017
其中，
Figure FDA0003616556830000018
表示最相似分类中t0时刻的所有不相同的辐照度按从小到大排序的第x0个辐照度值；
步骤7：根据待预测日中t0时刻的辐照度实测值I0和最相似分类中t0时刻的辐照度列向量C0，计算得到t0时刻的辐照度概率分布P0；
步骤8：定义变量q并初始化q＝1；
步骤9：将最相似分类中，tq时刻的所有日期的辐照度按从小到大排序，并剔除相同的数值后，得到包含xq个辐照度值的辐照度列向量
Figure FDA0003616556830000021
其中，
Figure FDA0003616556830000022
表示最相似分类中tq时刻的所有不相同的辐照度按从小到大排序的第xq个辐照度值；
步骤10：计算最相似分类中tq-1时刻转移至tq时刻的辐照度转移次数矩阵Bq-1,q和辐照度转移率矩阵Aq-1,q；
步骤11：按式(2)计算tq时刻的辐照度概率分布Pq；
Pq＝Pq-1Aq-1,q (2)
步骤12：将tq时刻的辐照度概率分布Pq与tq时刻的辐照度列向量Cq相乘后得到tq时刻的辐照度预测值
Figure FDA0003616556830000023
步骤13：判断q＝n是否成立，若是，则表示得到预测时间段[t1,t2,…,tn]的辐照度预测序列
Figure FDA0003616556830000024
否则，将q+1赋值给q后，返回步骤9顺序执行。
2.根据权利要求1所述的基于AP聚类和Markov链的光伏电站辐照度超短期预测方法，其特征在于，所述步骤2包括：
步骤2.1：设置阻尼系数为λ、最大迭代次数为Nmax和聚类中心保持稳定次数为Nstable；
步骤2.2：计算相似度矩阵Sm×m中第i行第j列的非对角元素s(i,j)的值，令s(i,j)为第i日的全时间段辐照度序列
Figure FDA0003616556830000025
与第j日的全时间段辐照度序列
Figure FDA0003616556830000026
之间的负欧式距离，且j≠i；
步骤2.3：计算相似度矩阵Sm×m的第i行第i列的对角元素s(i,i)的值，令s(i,i)为相似度矩阵Sm×m中第i行所有非对角线元素的中位数；
步骤2.4：构建初始的吸引度矩阵和归属度矩阵均为全零矩阵，并基于相似度矩阵Sm×m对吸引度矩阵和归属度矩阵进行迭代计算，直至达到聚类中心保持稳定次数Nstable或者达到最大迭代次数Nmax为止；
步骤2.5：将最终迭代后的吸引度矩阵和归属度矩阵之和作为聚类中心矩阵，并选择聚类中心矩阵的对角线元素大于零的行数为聚类中心编号，令聚类中心编号所代表的辐照度序列为聚类中心，从而计算聚类中心的个数即为聚类数M；
步骤2.6：选择聚类中心矩阵中每一行最大值所在的列数为当前行所代表的辐照度序列所归属的聚类中心，并统计每个类中所有的辐照度序列的日期。
3.根据权利要求1所述的基于AP聚类和Markov链的光伏电站辐照度超短期预测方法，其特征在于，所述步骤7包括：
步骤7.1：设t0时刻的初始辐照度概率分布序列P0是一个x0列的行向量，其元素全为0；
步骤7.2：对比待预测日中t0时刻的辐照度实测值I0和最相似分类中t0时刻的辐照度列向量C0，若C0中存在第e个数值
Figure FDA0003616556830000031
则将初始辐照度概率分布序列P0的第e个元素重置为1，并得到t0时刻的辐照度概率分布P0，并执行步骤8，否则，表示C0中没有与I0相等的数值，并执行步骤7.3，1≤e≤x0；
步骤7.3：找出与I0最接近的两个数值，并记为第f个数
Figure FDA0003616556830000032
和第g个数
Figure FDA0003616556830000033
按从小到大顺序排列为
Figure FDA0003616556830000034
步骤7.4：将t0时刻的辐照度概率分布序列P0的第f个元素重置为
Figure FDA0003616556830000035
第g个元素重置为
Figure FDA0003616556830000036
从而得到t0时刻的辐照度概率分布P0。
4.根据权利要求1所述的基于AP聚类和Markov链的光伏电站辐照度超短期预测方法，其特征在于，所述步骤10包括：
步骤10.1：设最相似分类中，tq-1时刻的辐照度列向量
Figure FDA0003616556830000037
tq时刻的辐照度列向量
Figure FDA0003616556830000041
则辐照度转移次数矩阵Bq-1,q是一个xq-1行xq列矩阵，其中，第y行第z列的元素B(y,z)是tq-1时刻辐照度为
Figure FDA0003616556830000042
且tq时刻辐照度为
Figure FDA0003616556830000043
的出现次数，1≤y≤xq-1；1≤z≤xq；
步骤10.2：令转移率矩阵Aq-1,q是一个xq-1行xq列矩阵，并利用式(3)计算第y行第z列的元素A(y,z)；
Figure FDA0003616556830000044
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116304519A (zh) * 2023-05-12 2023-06-23 苏州益腾电子科技有限公司 X射线管的实时热量计算方法、装置、系统和存储介质

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