CN117013527A - 一种分布式光伏发电功率预测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种分布式光伏发电功率预测方法，属于清洁能源领域。一种分布式光伏发电功率预测方法，先收集数据，从中提取有用的特征，对特征进行数据清洗和预处理，选择适合的机器学习及统计模型来进行功率预测；将一部分数据作为训练集用于模型训练，剩余部分用于模型评估和验证；使用训练集对选定的模型进行训练；使用测试集对训练好的模型进行验证；使用经过验证的模型对未来的功率进行预测；根据预测结果和实际发电数据的对比，对模型进行优化和改进；定期收集新的发电数据和气象数据，进行模型的更新和监测。本发明有效的解决了光伏发电系统的波动性和不稳定性问题，提高发电功率预测的精准性和实时性，优化能源调度和降低成本。
Description
技术领域
本发明涉及清洁能源领域，更具体地说，涉及一种分布式光伏发电功率预测方法。
背景技术
1883年，美国发明家查尔斯·福兰特制造了第一块光伏电池，标志着光伏技术的起步。1954年，贝尔实验室的物理学家丹尼尔·查普、卡尔文·福勒和杰拉德·皮尔斯发明了第一块高效率的硅光伏电池，标志着光伏技术迈向实际应用的关键里程碑。此后，光伏技术开始在太空探索和通信领域得到广泛应用，并在地面应用中得到推广。
光伏发电是可持续发展的重要组成部分，是一种可再生能源形式，不像化石燃料一样会耗尽。通过光伏发电，可以减少对传统化石能源的依赖，降低温室气体排放，有助于应对气候变化和环境问题。光伏发电将太阳能直接转化为电能，广泛应用于供应家庭、工业、商业和公共机构的电力需求，包括偏远地区和农村地区的电气化、太空航天器和卫星、充电移动设备、电动汽车等。光伏发电在实现清洁能源、减少碳排放、提高能源安全、促进可持续发展等方面发挥着重要的作用。随着技术的不断进步和成本的降低，光伏发电将在未来继续发挥更大的潜力和作用。
但是光伏发电系统的发电功率受多种因素影响，包括太阳辐射、天气状况、时间变化等，这些因素使得光伏发电系统的功率表现出较大的不稳定性和波动性。
发明内容
本发明的目的在于提供一种分布式光伏发电功率预测方法，以解决上述背景技术中提出的问题：
但是光伏发电系统的发电功率受多种因素影响，包括太阳辐射、天气状况、时间变化等，这些因素使得光伏发电系统的功率表现出较大的不稳定性和波动性。
一种分布式光伏发电功率预测方法，包括以下步骤：
步骤1：数据收集，收集光伏系统的历史发电功率数据和相关的气象数据(包括太阳辐射、温度、湿度)；
步骤2：特征提取，从收集到的数据中提取有用的特征，包括时间、天气条件、光伏组件参数；
步骤3：数据预处理，对提取到的特征进行数据清洗和预处理，包括处理缺失数据、异常值和噪声；
步骤4：模型选择，选择适合的机器学习及统计模型来进行功率预测；
步骤5：数据划分，将一部分数据作为训练集用于模型训练，剩余部分用于模型评估和验证；
步骤6：模型训练，使用训练集对选定的模型进行训练；
步骤7：模型验证，使用测试集对训练好的模型进行验证；
步骤8：预测应用，使用经过验证的模型对未来的功率进行预测；
步骤9：模型优化，根据预测结果和实际发电数据的对比，对模型进行优化和改进；
步骤10：持续监测和更新，定期收集新的发电数据和气象数据，进行模型的更新和监测。
优选的，所述数据收集是进行分布式光伏发电功率预测的第一步，包括明确预测目标和需求、确定数据类型和来源、获取实时数据、获取历史数据、数据清洗和预处理、数据整合、数据标记和标签、数据分割、数据存储和管理、数据更新和维护。
优选的，数据收集来源，包括现场传感器和监测系统、气象台站和气象数据服务、历史数据记录、第三方数据提供商、公共数据集和数据库、合作伙伴和数据共享、人工采集。
优选的，所述特征提取是从历史发电功率数据、气象数据中提取与功率变化相关的特征，包括：数据理解和探索、特征选择、时间特征、数值特征、类别特征、派生特征、统计特征、时序特征、特征缩放、特征重要性评估。
优选的，所述数据预处理，对收集到的原始数据进行清洗、转换和归一化，以下是数据预处理的步骤：
步骤3.1：数据清洗，检查数据中是否存在缺失值、重复值和错误值，选择使用均值、中位数和使用插值方法进行填充缺失值，及时剔除或修正重复值和错误值；
步骤3.2：异常值处理，检测和处理异常值，确保异常值不会对模型的训练和预测产生不良影响；
步骤3.3：特征选择，根据预测目标和实际需求，选择与预测有关的特征，剔除不相关和冗余的特征；
步骤3.4：数据变换，数据不满足模型的假设和要求时，进行数据变换，包括对数转换、指数转换、幂次转换；
步骤3.5：数据归一化、标准化，进行归一化和标准化处理数值型特征，使不同特征具有相似的尺度范围；
步骤3.6：特征工程，在数据预处理的过程中，进行特征工程，包括特征提取、派生和转换；
步骤3.7：数据分割，将预处理后的数据划分为训练集、验证集和测试集；
步骤3.8：处理类别特征，对于分类变量，需要进行编码处理，转换为数值特征；
步骤3.9：处理时间序列数据，对于时间序列数据，需要提取时间特征和生成滞后特征，捕捉时间序列中的模式和趋势；
步骤3.10：数据探索和可视化，在数据预处理的过程中，通过数据探索和可视化分析，了解数据的分布、关系和特点。
优选的，数据清洗是对收集到的原始数据进行处理，消除数据中缺失值、重复值和错误值，以保证数据的质量和准确性，包括观察和了解数据、处理缺失值、处理重复值、处理错误值、记录数据处理过程、数据验证和检查。
优选的，特征工程是在数据预处理的基础上，通过提取、转换和组合特征，以生成更有意义、更能表达数据特征的表示形式，包括特征选择、特征提取、特征转换、特征组合、数据降维、特征重要性评估、数据验证和检查。
优选的，数据分割是将整个数据集划分为训练集、验证集和测试集，用于模型的训练、参数调优和最终模型的评估，包括确定划分比例、随机化数据集、数据划分、保持类别平衡、数据标签和标识、数据验证、数据存储。
优选的，所述模型选择，根据问题类型和数据特征，选择候选模型，机器学习模型包括线性回归、决策树、支持向量机、神经网络，统计模型包括ARIMA、指数平滑法；使用训练集对每个候选模型进行训练，并使用验证集对模型进行评估和调参，选择最优的超参数和模型结构；使用验证集上的评估指标对所有候选模型进行比较，选择性能最佳的模型作为最终模型。
优选的，所述数据划分，将整个数据集划分为训练集和测试集，根据数据集的大小和问题的需求，确定划分比例是70％～80％的训练集和20％～30％的测试集。
优选的，所述模型训练，准备好训练集中的特征和对应的标签，根据选定的模型类型，选择合适的优化算法来训练模型，在开始训练之前，对模型的参数进行初始化，使用训练集中的特征和标签来训练模型，在模型训练过程中，进行多次迭代和调参，找到最优的模型参数，定期保存模型的中间结果；在训练完成后，使用验证集对训练得到的模型进行评估，进一步优化和改进模型的训练结果。
优选的，所述模型验证，将测试集的特征输入到训练好的模型中，得到模型的预测结果，将模型的预测结果与测试集的真实标签进行比较，计算模型在测试集上的性能指标，分析模型在测试集上的表现，理解模型的优势和局限性；记录和报告模型在测试集上的性能指标。
优选的，所述预测应用，将经过验证的模型加载到预测环境中，根据模型的输入要求，从采集到的数据中提取出需要用于预测的特征；将提取到的特征输入到模型中，进行未来功率的预测，模型根据学到的规律和参数，给出未来功率的预测结果，将模型预测的结果应用到实际情况中。
优选的，所述模型优化、持续监测和更新，确定数据采集的频率和时间，定期收集新的发电数据和气象数据，将新采集的数据存储在可靠的数据库中，根据新的数据，定期对模型进行更新和优化，在模型更新后，使用验证集和交叉验证方法对模型进行验证，评估模型的新性能和泛化能力；建立模型监测系统，定期监测模型的性能和预测结果，对于关键性的预测应用，建立报警机制；根据监测结果和实际应用反馈，持续改进模型的性能和表现；不断地优化模型，使其持续有效和适应新数据。
相比于现有技术，本发明的优点在于：
(1)精准性提高：分布式光伏发电功率预测利用先进的数据处理和机器学习技术，可以更准确地预测光伏发电系统的功率输出。通过考虑更多的影响因素和实时数据，预测模型可以得出更精准的预测结果。
(2)实时性：分布式光伏发电功率预测可以基于实时的气象数据、太阳辐射和其他相关信息进行预测。这使得预测模型能够及时地对光伏系统输出进行调整和优化，适应变化的天气条件。
(3)降低不确定性：光伏发电系统受天气等因素影响，输出功率具有一定的不确定性。分布式光伏发电功率预测通过综合考虑多个因素，可以降低不确定性，提高对发电量的预测准确性。
(4)能源调度优化：准确的功率预测有助于电网运营商和发电厂家进行能源调度和优化。根据预测结果，合理安排电网的供电和消耗，以确保电网的稳定性和可靠性。
(5)成本节约：通过精准的功率预测，可以有效地规划光伏发电站的运行，减少能源浪费，优化发电计划，从而降低发电成本。
(6)增加可靠性：分布式光伏发电功率预测有助于提高光伏发电系统的可靠性。在天气突变或其他异常情况下，预测模型可以帮助调整发电站的运行策略，保障电网稳定供电。
(7)智能化管理：预测模型的使用使光伏发电系统能够实现智能化管理和运维。预测结果为决策提供数据支持，优化运营策略，降低人工干预成本。
附图说明
图1为本发明的整体系统示意图。
具体实施方式
实施例：
分布式光伏发电功率预测是通过分析光照、天气条件、光伏电池组件参数等因素，预测未来一段时间内分布式光伏系统的发电功率。下面是一种分布式光伏发电功率预测方法的步骤：
步骤1：数据收集，收集光伏系统的历史发电功率数据和相关的气象数据(包括太阳辐射、温度、湿度)。这些数据可以从现场传感器、气象台站或者第三方数据提供商获取。
步骤2：特征提取，从收集到的数据中提取有用的特征，包括：时间(年、月、日、小时)、天气条件(光照强度、温度)、光伏组件参数(组件类型、功率)。
步骤3：数据预处理，对提取到的特征进行数据清洗和预处理，包括处理缺失数据、异常值和噪声，以及进行特征归一化或标准化操作，确保数据的质量和一致性。
步骤4：模型选择，选择适合的机器学习及统计模型来进行功率预测。常用的方法包括线性回归、支持向量机(SVM)、决策树、随机森林、神经网络。根据实际情况和数据特点选择最适合的模型。
步骤5：数据划分，将历史数据集划分为训练集和测试集。将一部分数据作为训练集用于模型训练，剩余部分用于模型评估和验证。
步骤6：模型训练，使用训练集对选定的模型进行训练。根据选择的模型算法和优化目标，调整模型参数以最小化预测误差。
步骤7：模型验证，使用测试集对训练好的模型进行验证。通过比较预测结果与实际观测值，评估模型的准确性和性能。
步骤8：预测应用，使用经过验证的模型对未来的功率进行预测。根据实际需求，可以进行不同时间尺度(小时、天、月)的功率预测，并结合实时的气象数据进行实时调整和优化。
步骤9：模型优化，根据预测结果和实际发电数据的对比，对模型进行优化和改进。可以调整特征选择、模型参数、模型结构来提高预测的准确性和稳定性。
步骤10：持续监测和更新，定期收集新的发电数据和气象数据，进行模型的更新和监测，以不断提升预测的准确性和适应性。
进一步，所述数据收集是进行分布式光伏发电功率预测的第一步，包括明确预测目标和需求、确定数据类型和来源、获取实时数据、获取历史数据、数据清洗和预处理、数据整合、数据标记和标签、数据分割、数据存储和管理、数据更新和维护。
进一步，数据收集来源，包括现场传感器和监测系统、气象台站和气象数据服务、历史数据记录、第三方数据提供商、公共数据集和数据库、合作伙伴和数据共享、人工采集。
进一步，所述特征提取是从历史发电功率数据、气象数据中提取与功率变化相关的特征，包括：数据理解和探索、特征选择、时间特征、数值特征、类别特征、派生特征、统计特征、时序特征、特征缩放、特征重要性评估。
进一步，所述数据预处理，在进行特征工程和建模之前，对收集到的原始数据进行清洗、转换和归一化，以下是数据预处理的步骤：
步骤3.1：数据清洗，检查数据中是否存在缺失值、重复值和错误值，选择使用均值、中位数和使用插值方法进行填充缺失值，及时剔除或修正重复值和错误值；
步骤3.2：异常值处理，检测和处理异常值，确保异常值不会对模型的训练和预测产生不良影响；
步骤3.3：特征选择，根据预测目标和实际需求，选择与预测有关的特征，剔除不相关和冗余的特征；
步骤3.4：数据变换，数据不满足模型的假设和要求时，进行数据变换，包括对数转换、指数转换、幂次转换；
步骤3.5：数据归一化、标准化，进行归一化和标准化处理数值型特征，使不同特征具有相似的尺度范围；
步骤3.6：特征工程，在数据预处理的过程中，进行特征工程，包括特征提取、派生和转换；
步骤3.7：数据分割，将预处理后的数据划分为训练集、验证集和测试集；
步骤3.8：处理类别特征，对于分类变量，需要进行编码处理，转换为数值特征；
步骤3.9：处理时间序列数据，对于时间序列数据，需要提取时间特征和生成滞后特征，捕捉时间序列中的模式和趋势；
步骤3.10：数据探索和可视化，在数据预处理的过程中，通过数据探索和可视化分析，了解数据的分布、关系和特点。
进一步，数据清洗是对收集到的原始数据进行处理，消除数据中缺失值、重复值和错误值，以保证数据的质量和准确性，包括观察和了解数据、处理缺失值、处理重复值、处理错误值、记录数据处理过程、数据验证和检查。
进一步，特征工程是在数据预处理的基础上，通过提取、转换和组合特征，以生成更有意义、更能表达数据特征的表示形式，包括特征选择、特征提取、特征转换、特征组合、数据降维、特征重要性评估、数据验证和检查。
进一步，数据分割是将整个数据集划分为训练集、验证集和测试集，用于模型的训练、参数调优和最终模型的评估，包括确定划分比例、随机化数据集、数据划分、保持类别平衡、数据标签和标识、数据验证、数据存储。
进一步，所述模型选择，根据问题类型和数据特征，选择候选模型，机器学习模型包括线性回归、决策树、支持向量机、神经网络，统计模型包括ARIMA、指数平滑法；使用训练集对每个候选模型进行训练，并使用验证集对模型进行评估和调参，选择最优的超参数和模型结构；使用验证集上的评估指标对所有候选模型进行比较，选择性能最佳的模型作为最终模型。
进一步，所述数据划分，将整个数据集划分为训练集和测试集，根据数据集的大小和问题的需求，确定划分比例是70％～80％的训练集和20％～30％的测试集。
进一步，所述模型训练，准备好训练集中的特征和对应的标签，根据选定的模型类型，选择合适的优化算法来训练模型，在开始训练之前，对模型的参数进行初始化，使用训练集中的特征和标签来训练模型，在模型训练过程中，进行多次迭代和调参，找到最优的模型参数，定期保存模型的中间结果；在训练完成后，使用验证集对训练得到的模型进行评估，进一步优化和改进模型的训练结果。
进一步，所述模型验证，将测试集的特征输入到训练好的模型中，得到模型的预测结果，将模型的预测结果与测试集的真实标签进行比较，计算模型在测试集上的性能指标，分析模型在测试集上的表现，理解模型的优势和局限性；记录和报告模型在测试集上的性能指标。
进一步，所述预测应用，将经过验证的模型加载到预测环境中，根据模型的输入要求，从采集到的数据中提取出需要用于预测的特征；将提取到的特征输入到模型中，进行未来功率的预测，模型根据学到的规律和参数，给出未来功率的预测结果，将模型预测的结果应用到实际情况中。
进一步，所述模型优化，将预测结果和实际发电数据进行可视化，计算预测值与实际值之间的误差，根据对比和误差分析的结果，调整模型的超参数，根据数据分析和领域知识，增加更多的特征来提高模型的预测能力，剔除异常值；在进行模型改进后，重新评估模型的性能，不断地进行优化和改进，达到满意的预测效果。
进一步，所述持续监测和更新，确定数据采集的频率和时间，定期收集新的发电数据和气象数据，将新采集的数据存储在可靠的数据库中，根据新的数据，定期对模型进行更新和优化，在模型更新后，使用验证集和交叉验证方法对模型进行验证，评估模型的新性能和泛化能力；建立模型监测系统，定期监测模型的性能和预测结果，对于关键性的预测应用，建立报警机制；根据监测结果和实际应用反馈，持续改进模型的性能和表现；不断地优化模型，使其持续有效和适应新数据。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的仅为本发明的优选例，并不用来限制本发明，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
Claims (10)
1.一种分布式光伏发电功率预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：数据收集，收集光伏系统的历史发电功率数据和相关的气象数据，所述气象数据，是对天气条件进行观测和记录的数据，包括太阳辐射、温度和湿度；
步骤2：特征提取，从收集到的数据中提取有用的特征，包括时间、天气条件、光伏组件参数；
步骤3：数据预处理，对提取到的特征进行数据清洗和预处理，包括处理缺失数据、异常值和噪声；
步骤4：模型选择，选择适合的机器学习及统计模型来进行功率预测；
步骤5：数据划分，将一部分数据作为训练集用于模型训练，剩余部分用于模型评估和验证；
步骤6：模型训练与验证，使用训练集对选定的模型进行训练，使用测试集对训练好的模型进行验证；
步骤7：预测应用，使用经过验证的模型对未来的功率进行预测；
步骤8：优化模型，持续监测和更新，根据预测结果和实际发电数据的对比，对模型进行优化和改进，定期收集新的发电数据和气象数据，进行模型的更新和监测。
2.根据权利要求1所述的一种分布式光伏发电功率预测方法，其特征在于：所述数据收集是进行分布式光伏发电功率预测的第一步，包括明确预测目标和需求、确定数据类型和来源、获取实时数据、获取历史数据、数据清洗和预处理、数据整合、数据标记和标签、数据分割、数据存储和管理、数据更新和维护。
3.根据权利要求2所述的一种分布式光伏发电功率预测方法，其特征在于：数据收集来源，包括现场传感器和监测系统、气象台站和气象数据服务、历史数据记录、第三方数据提供商、公共数据集和数据库、合作伙伴和数据共享、人工采集。
4.根据权利要求1所述的一种分布式光伏发电功率预测方法，其特征在于：所述特征提取是从历史发电功率数据、气象数据中提取与功率变化相关的特征，包括：数据理解和探索、特征选择、时间特征、数值特征、类别特征、派生特征、统计特征、时序特征、特征缩放、特征重要性评估。
5.根据权利要求1所述的一种分布式光伏发电功率预测方法，其特征在于：所述数据预处理，对收集到的原始数据进行清洗、转换和归一化，以下是数据预处理的步骤：
步骤3.1：数据清洗，检查数据中是否存在缺失值、重复值和错误值，选择使用均值、中位数和使用插值方法进行填充缺失值，及时剔除或修正重复值和错误值；
步骤3.2：异常值处理，检测和处理异常值，确保异常值不会对模型的训练和预测产生不良影响；
步骤3.3：特征选择，根据预测目标和实际需求，选择与预测有关的特征，剔除不相关和冗余的特征；
步骤3.4：数据变换，数据不满足模型的假设和要求时，进行数据变换，包括对数转换、指数转换或幂次转换；
步骤3.5：数据归一化、标准化，进行归一化和标准化处理数值型特征，使不同特征具有相似的尺度范围；
步骤3.6：特征工程，在数据预处理的过程中，进行特征工程，包括特征提取、派生和转换；
步骤3.7：数据分割，将预处理后的数据划分为训练集、验证集和测试集；
步骤3.8：处理类别特征，对于分类变量，需要进行编码处理，转换为数值特征；
步骤3.9：处理时间序列数据，对于时间序列数据，需要提取时间特征和生成滞后特征，捕捉时间序列中的模式和趋势；
步骤3.10：数据探索和可视化，在数据预处理的过程中，通过数据探索和可视化分析，了解数据的分布、关系和特点。
6.根据权利要求1所述的一种分布式光伏发电功率预测方法，其特征在于：所述模型选择，根据问题类型和数据特征，选择候选模型，机器学习模型包括线性回归、决策树、支持向量机、神经网络，统计模型包括ARIMA、指数平滑法；使用训练集对每个候选模型进行训练，并使用验证集对模型进行评估和调参，选择最优的超参数和模型结构；使用验证集上的评估指标对所有候选模型进行比较，选择性能最佳的模型作为最终模型。
7.根据权利要求1所述的一种分布式光伏发电功率预测方法，其特征在于：所述数据划分，将整个数据集划分为训练集和测试集，根据数据集的大小和问题的需求，确定划分比例是70％～80％的训练集和20％～30％的测试集。
8.根据权利要求1所述的一种分布式光伏发电功率预测方法，其特征在于：所述模型训练与验证，准备好训练集中的特征和对应的标签，根据选定的模型类型，选择合适的优化算法来训练模型，在开始训练之前，对模型的参数进行初始化，使用训练集中的特征和标签来训练模型，在模型训练过程中，进行多次迭代和调参，找到最优的模型参数，定期保存模型的中间结果；在训练完成后，使用验证集对训练得到的模型进行评估，进一步优化和改进模型的训练结果，将测试集的特征输入到训练好的模型中，得到模型的预测结果，将模型的预测结果与测试集的真实标签进行比较，计算模型在测试集上的性能指标，分析模型在测试集上的表现，理解模型的优势和局限性；记录和报告模型在测试集上的性能指标。
9.根据权利要求1所述的一种分布式光伏发电功率预测方法，其特征在于：所述预测应用，将经过验证的模型加载到预测环境中，根据模型的输入要求，从采集到的数据中提取出需要用于预测的特征；将提取到的特征输入到模型中，进行未来功率的预测，模型根据学到的规律和参数，给出未来功率的预测结果，将模型预测的结果应用到实际情况中。
10.根据权利要求1所述的一种分布式光伏发电功率预测方法，其特征在于：所述模型优化、持续监测和更新，确定数据采集的频率和时间，定期收集新的发电数据和气象数据，将新采集的数据存储在可靠的数据库中，根据新的数据，定期对模型进行更新和优化，在模型更新后，使用验证集和交叉验证方法对模型进行验证，评估模型的新性能和泛化能力；建立模型监测系统，定期监测模型的性能和预测结果，对于关键性的预测应用，建立报警机制；根据监测结果和实际应用反馈，持续改进模型的性能和表现；不断地优化模型，使其持续有效和适应新数据。
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|---|---|---|---|
| CN202310992238.6A CN117013527A (zh) | 2023-08-08 | 2023-08-08 | 一种分布式光伏发电功率预测方法 |
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| Country | Link |
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117394439A (zh) * | 2023-12-01 | 2024-01-12 | 广州疆海科技有限公司 | 一种提高储能系统发电自用率的方法 |
| CN117742135A (zh) * | 2024-02-09 | 2024-03-22 | 石家庄学院 | 一种用于通信机房的光伏节能控制方法及系统 |
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2023
- 2023-08-08 CN CN202310992238.6A patent/CN117013527A/zh not_active Withdrawn
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