光伏电站的发电功率预测方法及装置.pdf

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1、(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910931264.1 (22)申请日 2019.09.29 (71)申请人 国核电力规划设计研究院有限公司 地址 100095 北京市海淀区地锦路6号院3 号楼 (72)发明人 郑亚锋魏振华王春雨高宇峰 胡荣远谢丽萍 (74)专利代理机构 北京三高永信知识产权代理 有限责任公司 11138 代理人 滕一斌 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) (54)发明名称 一种光伏电站的发电功率预测方法及装置 (57)。

2、摘要 本公开实施例提供了一种光伏电站的功率 预测方法， 该方法包括： 根据获取的所述天气参 数值， 得到多个天气参数中每个天气参数的日平 均天气参数值； 当日平均天气参数值满足所述第 一阈值条件时， 则确定对应的功率预测模型为第 一目标模型； 当所述日平均天气参数值不满足所 述第一阈值条件时， 判断日平均天气参数是否满 足第二阈值条件； 当日平均天气参数值满足所述 第二阈值条件时， 则确定对应的功率预测模型为 第二目标模型； 当日平均天气参数值不满足所述 第二阈值条件时， 则确定对应的功率预测模型为 第三目标模型； 根据天气参数值和对应的功率预 测模型确定所述光伏电站的目标发电功率。 本发 明。

3、实施例中， 提高了对光伏电站的发电功率预测 的准确性。 权利要求书5页 说明书17页 附图5页 CN 110598956 A 2019.12.20 CN 110598956 A 1.一种光伏电站的功率预测方法， 其特征在于， 所述方法包括： 获取未来一天的多个预测时刻的多个天气参数中每个天气参数的天气参数值； 根据获取的所述天气参数值， 得到多个天气参数中每个天气参数的日平均天气参数 值； 判断所述日平均天气参数值是否满足第一阈值条件， 所述第一阈值条件为所述天气参 数中的第一目标参数的日平均天气参数值不小于预设的第一目标数值； 当所述日平均天气参数值满足所述第一阈值条件时， 则确定对应的功率。

4、预测模型为第 一目标模型； 当所述日平均天气参数值不满足所述第一阈值条件时， 判断所述日平均天气参数是否 满足第二阈值条件， 所述第二阈值条件为所述天气参数中的第二目标参数对应的日平均天 气参数值不小于预设的第二目标数值； 当所述日平均天气参数值满足所述第二阈值条件时， 则确定对应的功率预测模型为第 二目标模型； 当所述日平均天气参数值不满足所述第二阈值条件时， 则确定对应的功率预测模型为 第三目标模型； 根据所述天气参数值和所述对应的功率预测模型确定所述光伏电站的目标发电功率。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述天气参数包括： 环境温度和风速， 当所 述对应的功率预测模型为所。

5、述第三目标模型时， 所述根据所述多个天气参数对应的天气参 数值和所述对应的功率预测模型确定光伏电站的目标发电功率， 包括： 根据第一公式得到所述光伏电站的目标发电功率， 其中， 所述第一公式为： 其中， Pout(t)为目标发电功率， Pmax为光伏电站额定装机功率， i为逆变器相对效率因 子， IB为太阳常数， IZ(t)为光伏电站所在地太阳辐照强度，(t)为光伏电站光伏阵列相对效 率因子， t为当前时刻； 并且所述光伏电站光伏阵列相对效率因子 (t)通过第二公式得到， 所述第二公式为： 其中， Tforecast(t)为环境温度， 为模块温度系数， ws(t)为风速， 并且所述光伏电站所在。

6、 地太阳辐照强度IZ(t)通过第三公式得到， 所述第三公式为： IZ(t)ID(t)+IM(t)+IF(t) 其中， IZ(t)为光伏电站所在地太阳辐照强度， ID(t)为直射辐照度分量， IM(t)为散射辐 照度分量， IF(t)为反射辐照度分量； 散射辐照度IM(t)的计算公式为： 反射辐照度IF(t)的计算公式为： 权利要求书 1/5 页 2 CN 110598956 A 2 直射辐照度ID(t)的计算公式为： ID(t)Ae-kmcos 其中， 1 5 ( S T - 1 2) ， c o s c o s h c o s (s- c) s i n+ s i n h c o s， m为大。

7、气质 量， h为太阳高度角， ST为真太阳时， 为当地纬度， 为赤纬角,为太阳时角， 为光伏电板 阵列的倾斜角， s为太阳方位角， c为电池板安装角度， n为积日， 为自然地面对太阳辐射 的反射率。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述第二目标模型的建立方式包括： 获取所述多个天气参数中每个天气参数在多天的多个时刻的历史天气参数值及其对 应的实际发电功率； 将获取的所述历史天气参数值作为所述天气参数值， 将所述第三目标模型作为所述对 应的功率预测模型， 从而以根据所述天气参数值和所述对应的功率预测模型确定所述光伏 电站的目标发电功率的方式得到第一发电功率； 根据所述历史天气参数值。

8、及其对应的实际发电功率和所述第一发电功率对第一初始 模型进行训练， 得到所述第二目标模型。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 当对应的功率预测模型为所述第一目标模 型时， 所述根据所述天气参数值和所述对应的功率预测模型确定所述光伏电站的目标发电 功率， 包括： 将所述天气参数值分别输入到预设的第二初始模型、 预设的第三初始模型和预设的第 四初始模型中， 得到所述预设的第二初始模型对应的第二发电功率、 所述预设的第三初始 模型对应的第三发电功率和所述预设的第四初始模型对应的第四发电功率， 所述预设的第 二初始模型、 所述预设的第三初始模型和所述预设的第四初始模型是根据历史天气参数值 。

9、及其对应的实际发电功率训练得到的不同类型的网络模型； 将所述第二发电功率、 所述第三发电功率和所述第四发电功率输入到第二公式中， 得 到所述目标发电功率， 所述第四公式为： 其中， Pout为目标发电功率， fi(t)为当前时刻的每个初始模型的发电功率， n为选用的初 始模型的个数， i为正整数。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述第二目标参数对应的所述预设的第二 目标数值通过下列方式得到： 获取所述多个天气参数中每个天气参数在多天的多个时刻的历史天气参数值及对应 的实际发电功率； 权利要求书 2/5 页 3 CN 110598956 A 3 将多个天气参数中每个天气参数在每天。

10、的不同时刻的历史天气参数值输入到所述第 二目标模型和所述第三目标模型中， 分别得到该天中的每个时刻对应的所述第五发电功率 和第六发电功率； 根据每天中每个时刻对应的第五发电功率和第六发电功率以及对应的实际发电功率， 确定该天对应的第一预测模型为所述第三目标模型还是所述第二目标模型； 计算该天的多个天气参数中每个天气参数的历史天气参数值的日平均历史天气参数 值； 根据所述日平均历史天气参数值与所述第一预测模型的对应关系， 得到所述第二目标 参数及所述第二目标数值。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述第一目标参数对应的所述预设的第一 目标数值通过下列方式得到： 将所述多个天气参数中。

11、每个天气参数在每天的不同时刻的历史天气参数值输入到第 一目标模型中， 分别得到该天中的每个时刻对应的第七发电功率； 根据所述多个天气参数中每个天气参数在每天的不同时刻的历史天气参数值和该天 对应的第一预测模型， 得到该天中的每个时刻对应的第八发电功率； 根据每天中每个时刻对应的第七发电功率和所述第八发电功率以及所述历史天气参 数值对应的实际发电功率， 确定该天对应的第二预测模型为所述第一目标模型还是所述第 一预测模型； 获取该天的多个天气参数中每个天气参数的历史天气参数值的日平均历史天气参数 值； 根据所述多个天气参数中每个天气参数对应的历史天气参数值的日平均历史天气参 数值与所述第二预测模型。

12、的对应关系， 得到所述第一目标参数及所述第一目标数值。 7.一种光伏电站的功率预测装置， 其特征在于， 所述装置包括： 获取模块， 用于获取未来一天的多个预测时刻的多个天气参数中每个天气参数的天气 参数值； 第一确定模块， 用于根据获取的所述天气参数值， 得到多个天气参数中每个天气参数 的日平均天气参数值； 第一判断模块， 用于判断所述日平均天气参数值是否满足第一阈值条件， 所述第一阈 值条件为所述天气参数中的第一目标参数的日平均天气参数值不小于预设的第一目标数 值； 第二确定模块， 用于当所述日平均天气参数值满足所述第一阈值条件时， 则确定对应 的功率预测模型为第一目标模型； 第二判断模块，。

13、 用于当所述日平均天气参数值不满足所述第一阈值条件时， 判断所述 日平均天气参数是否满足第二阈值条件， 所述第二阈值条件为所述天气参数中的第二目标 参数对应的日平均天气参数值不小于预设的第二目标数值； 第三确定模块， 用于当所述日平均天气参数值满足所述第二阈值条件时， 则确定对应 的功率预测模型为第二目标模型； 第四确定模块， 用于当所述日平均天气参数值不满足所述第二阈值条件时， 则确定对 应的功率预测模型为第三目标模型； 权利要求书 3/5 页 4 CN 110598956 A 4 第五确定模块， 用于根据所述天气参数值和所述对应的功率预测模型确定所述光伏电 站的目标发电功率。 8.根据权利。

14、要求7所述的装置， 其特征在于， 所述天气参数包括： 环境温度和风速， 当所 述对应的功率预测模型为所述第三目标模型时， 所述第五确定模块用于： 根据第一公式得到所述光伏电站的目标发电功率， 其中， 所述第一公式为： 其中， Pout(t)为目标发电功率， Pmax为光伏电站额定装机功率， i为逆变器相对效率因 子， IB为太阳常数， IZ(t)为光伏电站所在地太阳辐照强度，(t)为光伏电站光伏阵列相对效 率因子， t为当前时刻； 并且所述光伏电站光伏阵列相对效率因子 (t)通过第二公式得到， 所述第二公式为： 其中， Tforecast(t)为环境温度， 为模块温度系数， ws(t)为风速，。

15、 并且所述光伏电站所在 地太阳辐照强度IZ(t)通过第三公式得到， 所述第三公式为： IZ(t)ID(t)+IM(t)+IF(t) 其中， IZ(t)为光伏电站所在地太阳辐照强度， ID(t)为直射辐照度分量， IM(t)为散射辐 照度分量， IF(t)为反射辐照度分量； 散射辐照度IM(t)的计算公式为： 反射辐照度IF(t)的计算公式为： 直射辐照度ID(t)的计算公式为： ID(t)Ae-kmcos 其中， 1 5 ( S T - 1 2) ， c o s c o s h c o s (s- c) s i n+ s i n h c o s， m为大气质 量， h为太阳高度角， ST为真太。

16、阳时， 为当地纬度， 为赤纬角,为太阳时角， 为光伏电板 阵列的倾斜角， s为太阳方位角， c为电池板安装角度， n为积日， 为自然地面对太阳辐射 的反射率。 9.根据权利要求7所述的装置， 其特征在于， 所述装置还包括： 第一建立模块， 所述第一 建立模块用于： 获取所述多个天气参数中每个天气参数在多天的多个时刻的历史天气参数值及其对 权利要求书 4/5 页 5 CN 110598956 A 5 应的实际发电功率； 将获取的所述历史天气参数值作为所述天气参数值， 将所述第三目标模型作为所述对 应的功率预测模型， 从而以根据所述天气参数值和所述对应的功率预测模型确定所述光伏 电站的目标发电功率。

17、的方式得到第一发电功率； 根据所述历史天气参数值及其对应的实际发电功率和所述第一发电功率对第一初始 模型进行训练， 得到所述第二目标模型。 10.根据权利要求7所述的装置， 其特征在于， 所述第五确定模块还用于： 将所述天气参数值分别输入到预设的第二初始模型、 预设的第三初始模型和预设的第 四初始模型中， 得到所述预设的第二初始模型对应的第二发电功率、 所述预设的第三初始 模型对应的第三发电功率和所述预设的第四初始模型对应的第四发电功率， 所述预设的第 二初始模型、 所述预设的第三初始模型和所述预设的第四初始模型是根据历史天气参数值 及其对应的实际发电功率训练得到的不同类型的网络模型； 将所述。

18、第二发电功率、 所述第三发电功率和所述第四发电功率输入到第二公式中， 得 到所述目标发电功率， 所述第四公式为： 其中， fBEM为目标发电功率， fi(t)为当前时刻的每个个初始模型的发电功率， n为选用的 初始模型的个数， i为正整数。 权利要求书 5/5 页 6 CN 110598956 A 6 一种光伏电站的发电功率预测方法及装置 技术领域 0001 本公开涉及光伏发电技术领域， 特别涉及一种光伏电站的功率预测方法及装置。 背景技术 0002 光伏发电是利用太阳能发电的一种方式。 大量光伏发电系统接入电网， 会对电网 的稳定安全带来严峻挑战， 为了保证电网安全经济运行， 需要对光伏电站。

19、的发电功率进行 精准预测。 0003 现有技术中， 将天气参数值输入到单一的预测模型中， 对光伏电站的发电功率进 行预测。 0004 发明人发现相关技术中至少存在以下问题： 0005 将天气参数值输入到单一的预测模型中进行发电功率的预测， 而并不能根据天气 参数值选择其对应的预测模型， 导致光伏电站的发电功率的预测准确性低。 发明内容 0006 本公开实施例提供了一种光伏电站的发电功率预测方法及装置， 可以提高对光伏 电站的发电功率进行预测的准确性。 所述技术方案如下： 0007 本公开实施例提供了一种光伏电站的功率预测方法， 所述方法包括： 0008 获取未来一天的多个预测时刻的多个天气参数。

20、中每个天气参数的天气参数值； 0009 根据获取的所述天气参数值， 得到多个天气参数中每个天气参数的日平均天气参 数值； 0010 判断所述日平均天气参数值是否满足第一阈值条件， 所述第一阈值条件为所述天 气参数中的第一目标参数的日平均天气参数值不小于预设的第一目标数值； 0011 当所述日平均天气参数值满足所述第一阈值条件时， 则确定对应的功率预测模型 为第一目标模型； 0012 当所述日平均天气参数值不满足所述第一阈值条件时， 判断所述日平均天气参数 是否满足第二阈值条件， 所述第二阈值条件为所述天气参数中的第二目标参数对应的日平 均天气参数值不小于预设的第二目标数值； 0013 当所述日。

21、平均天气参数值满足所述第二阈值条件时， 则确定对应的功率预测模型 为第二目标模型； 0014 当所述日平均天气参数值不满足所述第二阈值条件时， 则确定对应的功率预测模 型为第三目标模型； 0015 根据所述天气参数值和所述对应的功率预测模型确定所述光伏电站的目标发电 功率。 0016 可选的， 所述天气参数包括： 环境温度和风速， 当所述对应的功率预测模型为所述 第三目标模型时， 所述根据所述多个天气参数对应的天气参数值和所述对应的功率预测模 型确定光伏电站的目标发电功率， 包括： 说明书 1/17 页 7 CN 110598956 A 7 0017 根据第一公式得到所述光伏电站的目标发电功率。

22、， 其中， 所述第一公式为： 0018 0019 其中， Pout(t)为目标发电功率， Pmax为光伏电站额定装机功率， i为逆变器相对效 率因子， IB为太阳常数， IZ(t)为光伏电站所在地太阳辐照强度，(t)为光伏电站光伏阵列相 对效率因子， t为当前时刻； 并且所述光伏电站光伏阵列相对效率因子 (t)通过第二公式得 到， 所述第二公式为： 0020 0021 其中， Tforecast(t)为环境温度， 为模块温度系数， ws(t)为风速， 并且所述光伏电站 所在地太阳辐照强度IZ(t)通过第三公式得到， 所述第三公式为： 0022 IZ(t)ID(t)+IM(t)+IF(t) 00。

23、23 其中， IZ(t)为光伏电站所在地太阳辐照强度， ID(t)为直射辐照度分量， IM(t)为散 射辐照度分量， IF(t)为反射辐照度分量； 0024 散射辐照度IM(t)的计算公式为： 0025 0026 反射辐照度IF(t)的计算公式为： 0027 0028 直射辐照度ID(t)的计算公式为： 0029 ID(t)Ae-km cos 0030其中 ， 15(ST-12)， coscosh cos(s-c)sin +sinh cos ， m为大气质量， h为太阳高度角， ST为真太阳 时， 为当地纬度， 为赤纬角,为太阳时角， 为光伏电板阵列的倾斜角， s为太阳方位 角， c为电池板安。

24、装角度， n为积日， 为自然地面对太阳辐射的反射率。 0031 可选的， 所述第二目标模型的建立方式包括： 0032 获取所述多个天气参数中每个天气参数在多天的多个时刻的历史天气参数值及 其对应的实际发电功率； 0033 将获取的所述历史天气参数值作为所述天气参数值， 将所述第三目标模型作为所 述对应的功率预测模型， 从而以根据所述天气参数值和所述对应的功率预测模型确定所述 光伏电站的目标发电功率的方式得到第一发电功率； 0034 根据所述历史天气参数值及其对应的实际发电功率和所述第一发电功率对第一 初始模型进行训练， 得到所述第二目标模型。 说明书 2/17 页 8 CN 110598956。

25、 A 8 0035 可选的， 当对应的功率预测模型为所述第一目标模型时， 所述根据所述天气参数 值和所述对应的功率预测模型确定所述光伏电站的目标发电功率， 包括： 0036 将所述天气参数值分别输入到预设的第二初始模型、 预设的第三初始模型和预设 的第四初始模型中， 得到所述预设的第二初始模型对应的第二发电功率、 所述预设的第三 初始模型对应的第三发电功率和所述预设的第四初始模型对应的第四发电功率， 所述预设 的第二初始模型、 所述预设的第三初始模型和所述预设的第四初始模型是根据历史天气参 数值及其对应的实际发电功率训练得到的不同类型的网络模型； 0037 将所述第二发电功率、 所述第三发电功。

26、率和所述第四发电功率输入到第二公式 中， 得到所述目标发电功率， 所述第四公式为： 0038 0039 其中， Pout为目标发电功率， fi(t)为当前时刻的每个初始模型的发电功率， n为选 用的初始模型的个数， i为正整数。 0040 可选的， 所述第二目标参数对应的所述预设的第二目标数值通过下列方式得到： 0041 获取所述多个天气参数中每个天气参数在多天的多个时刻的历史天气参数值及 对应的实际发电功率； 0042 将多个天气参数中每个天气参数在每天的不同时刻的历史天气参数值输入到所 述第二目标模型和所述第三目标模型中， 分别得到该天中的每个时刻对应的所述第五发电 功率和第六发电功率； 。

27、0043 根据每天中每个时刻对应的第五发电功率和第六发电功率以及对应的实际发电 功率， 确定该天对应的第一预测模型为所述第三目标模型还是所述第二目标模型； 0044 计算该天的多个天气参数中每个天气参数的历史天气参数值的日平均历史天气 参数值； 0045 根据所述日平均历史天气参数值与所述第一预测模型的对应关系， 得到所述第二 目标参数及所述第二目标数值。 0046 可选的， 所述第一目标参数对应的所述预设的第一目标数值通过下列方式得到： 0047 将所述多个天气参数中每个天气参数在每天的不同时刻的历史天气参数值输入 到第一目标模型中， 分别得到该天中的每个时刻对应的第七发电功率； 0048 。

28、根据所述多个天气参数中每个天气参数在每天的不同时刻的历史天气参数值和 该天对应的第一预测模型中， 得到该天中的每个时刻对应的第八发电功率； 0049 根据每天中每个时刻对应的第七发电功率和所述第八发电功率以及所述历史天 气参数值对应的实际发电功率， 确定该天对应的第二预测模型为所述第一目标模型还是所 述第一预测模型； 0050 获取该天的多个天气参数中每个天气参数的历史天气参数值的日平均历史天气 参数值； 0051 根据所述多个天气参数中每个天气参数对应的历史天气参数值的日平均历史天 气参数值与所述第二预测模型的对应关系， 得到所述第一目标参数及所述第一目标数值。 0052 本公开实施例提供了。

29、一种光伏电站的功率预测装置， 所述装置包括： 0053 获取模块， 用于获取未来一天的多个预测时刻的多个天气参数中每个天气参数的 说明书 3/17 页 9 CN 110598956 A 9 天气参数值； 0054 第一确定模块， 用于根据获取的所述天气参数值， 得到多个天气参数中每个天气 参数的日平均天气参数值； 0055 第一判断模块， 用于判断所述日平均天气参数值是否满足第一阈值条件， 所述第 一阈值条件为所述天气参数中的第一目标参数的日平均天气参数值不小于预设的第一目 标数值； 0056 第二确定模块， 用于当所述日平均天气参数值满足所述第一阈值条件时， 则确定 对应的功率预测模型为第一。

30、目标模型； 0057 第二判断模块， 用于当所述日平均天气参数值不满足所述第一阈值条件时， 判断 所述日平均天气参数是否满足第二阈值条件， 所述第二阈值条件为所述天气参数中的第二 目标参数对应的日平均天气参数值不小于预设的第二目标数值； 0058 第三确定模块， 用于当所述日平均天气参数值满足所述第二阈值条件时， 则确定 对应的功率预测模型为第二目标模型； 0059 第四确定模块， 用于当所述日平均天气参数值不满足所述第二阈值条件时， 则确 定对应的功率预测模型为第三目标模型； 0060 第五确定模块， 用于根据所述天气参数值和所述对应的功率预测模型确定所述光 伏电站的目标发电功率。 0061。

31、 第五确定模块， 用于根据天气参数值和对应的功率预测模型确定光伏电站的目标 发电功率。 0062 可选的， 天气参数包括： 环境温度和风速， 当对应的功率预测模型为第三目标模型 时， 第五确定模块还用于： 0063 根据第一公式得到光伏电站的目标发电功率， 其中， 第一公式为： 0064 0065 其中， Pout(t)为目标发电功率， Pmax为光伏电站额定装机功率， i为逆变器相对效 率因子， IB为太阳常数， IZ(t)为光伏电站所在地太阳辐照强度，(t)为光伏电站光伏阵列相 对效率因子， t为当前时刻； 并且光伏电站光伏阵列相对效率因子 (t)通过第二公式得到， 第二公式为： 0066。

32、 0067 其中， Tforecast(t)为环境温度， 为模块温度系数， ws(t)为风速， 并且光伏电站所在 地太阳辐照强度IZ(t)通过第三公式得到， 第三公式为： 0068 IZ(t)ID(t)+IM(t)+IF(t) 0069 其中， IZ(t)为光伏电站所在地太阳辐照强度， ID(t)为直射辐照度分量， IM(t)为散 射辐照度分量， IF(t)为反射辐照度分量； 0070 散射辐照度IM(t)的计算公式为： 0071 0072 反射辐照度IF(t)的计算公式为： 说明书 4/17 页 10 CN 110598956 A 10 0073 0074 直射辐照度ID(t)的计算公式为：。

33、 0075 ID(t)Ae-km cos 0076其中， 15(ST-12)， coscosh cos(s-c)sin +sinh cos ， m为大气质量， h为太阳高度角， ST为真太阳 时， 为当地纬度， 为赤纬角,为太阳时角， 为光伏电板阵列的倾斜角， s为太阳方位 角， c为电池板安装角度， n为积日， 为自然地面对太阳辐射的反射率。 0077 可选的， 装置还包括： 第一建立模块， 第一建立模块用于： 0078 获取多个天气参数中每个天气参数在多天的多个时刻的历史天气参数值及其对 应的实际发电功率； 0079 将获取的历史天气参数值作为天气参数值， 将所述第三目标模型作为所述对应的。

34、 功率预测模型， 从而以根据所述天气参数值和所述对应的功率预测模型确定所述光伏电站 的目标发电功率的方式得到第一发电功率； 0080 根据历史天气参数值及其对应的实际发电功率和第一发电功率对第一初始模型 进行训练， 得到第二目标模型。 0081 可选的， 所述第五确定模块还用于： 0082 将所述天气参数值分别输入到预设的第二初始模型、 预设的第三初始模型和预设 的第四初始模型中， 得到所述预设的第二初始模型对应的第二发电功率、 所述预设的第三 初始模型对应的第三发电功率和所述预设的第四初始模型对应的第四发电功率， 所述预设 的第二初始模型、 所述预设的第三初始模型和所述预设的第四初始模型是根。

35、据历史天气参 数值及其对应的实际发电功率训练得到的不同类型的网络模型； 0083 将所述第二发电功率、 所述第三发电功率和所述第四发电功率输入到第二公式 中， 得到所述目标发电功率， 所述第二公式为： 0084 0085 其中， Pout为目标发电功率， fi(t)为当前时刻的每个初始模型的发电功率， n为选 用的初始模型的个数， i为正整数。 0086 可选的， 所述装置还包括： 第二建立模块， 所述第二建立模块用于： 0087 获取所述多个天气参数中每个天气参数在多天的多个时刻的历史天气参数值及 对应的实际发电功率； 0088 将多个天气参数中每个天气参数在每天的不同时刻的历史天气参数值输。

36、入到所 述第二目标模型和所述第三目标模型中， 分别得到该天中的每个时刻对应的所述第五发电 功率和第六发电功率； 说明书 5/17 页 11 CN 110598956 A 11 0089 根据每天中每个时刻对应的第五发电功率和第六发电功率以及对应的实际发电 功率， 确定该天对应的第一预测模型为所述第三目标模型或所述第二目标模型； 0090 计算该天的多个天气参数中每个天气参数的历史天气参数值的日平均历史天气 参数值； 0091 根据所述日平均历史天气参数值与所述第一预测模型的对应关系， 得到所述第二 目标参数及所述第二目标数值。 0092 可选的， 所述装置还包括： 第三建立模型， 所述第三建立。

37、模型用于： 0093 将所述多个天气参数中每个天气参数在每天的不同时刻的历史天气参数值输入 到第一目标模型中， 分别得到该天中的每个时刻对应的第七发电功率； 0094 根据所述多个天气参数中每个天气参数在每天的不同时刻的历史天气参数值和 该天对应的第一预测模型中， 得到该天中的每个时刻对应的第八发电功率； 0095 根据每天中每个时刻对应的第七发电功率和所述第八发电功率以及所述历史天 气参数值对应的实际发电功率， 确定该天对应的第二预测模型为所述第一目标模型还是所 述第一预测模型； 0096 获取该天的多个天气参数中每个天气参数的历史天气参数值的日平均历史天气 参数值； 0097 根据所述多个。

38、天气参数中每个天气参数对应的历史天气参数值的日平均历史天 气参数值与所述第二预测模型的对应关系， 得到所述第一目标参数及所述第一目标数值。 0098 本公开实施例提供的技术方案至少包括以下有益效果： 0099 本公开实施例提供了一种光伏电站的功率预测方法， 该方法包括： 获取未来一天 的多个预测时刻的多个天气参数中每个天气参数的天气参数值； 根据获取的所述天气参数 值， 得到多个天气参数中每个天气参数的日平均天气参数值； 判断所述日平均天气参数值 是否满足第一阈值条件， 所述第一阈值条件为所述天气参数中的第一目标参数的日平均天 气参数值不小于预设的第一目标数值； 当所述日平均天气参数值满足所述。

39、第一阈值条件 时， 则确定对应的功率预测模型为第一目标模型； 当所述日平均天气参数值不满足所述第 一阈值条件时， 判断所述日平均天气参数是否满足第二阈值条件， 所述第二阈值条件为所 述天气参数中的第二目标参数对应的日平均天气参数值不小于预设的第二目标数值； 当所 述日平均天气参数值满足所述第二阈值条件时， 则确定对应的功率预测模型为第二目标模 型； 当所述日平均天气参数值不满足所述第二阈值条件时， 则确定对应的功率预测模型为 第三目标模型； 根据所述天气参数值和所述对应的功率预测模型确定所述光伏电站的目标 发电功率。 本发明实施例中， 可以根据日平均参数值确定对应的功率预测模型， 通过对应的 。

40、功率预测模型得到目标发电功率， 从而提高了对光伏电站的发电功率进行预测的准确性。 附图说明 0100 为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案， 下面将对实施例描述中所需要使 用的附图作简单地介绍， 显而易见地， 下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例， 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。 0101 图1是本发明实施例提供的一种光伏电站的功率预测方法的流程图； 说明书 6/17 页 12 CN 110598956 A 12 0102 图2是本发明实施例提供的一种光伏电站的功率预测方法的流程图； 0103 图3是本发明实施例提供的。

41、第二目标参数对应的预设的第二目标数值获取方法的 流程图； 0104 图4是本发明实施例提供的第一目标参数对应的预设的第一目标数值获取方法的 流程图； 0105 图5是本发明实施例提供的第二目标模型的建立方式的流程图； 0106 图6是本发明实施例提供的一种光伏电站的功率预测装置的结构示意图。 具体实施方式 0107 为使本发明的目的、 技术方案和优点更加清楚， 下面将结合附图对本发明实施方 式作进一步地详细描述。 0108 本公开实施例提供了一种光伏电站的功率预测方法， 该方法可以由计算机执行， 如图1所示， 该方法的处理流程可以包括如下的步骤： 0109 步骤S101， 获取未来一天的多个预。

42、测时刻的多个天气参数中每个天气参数的天气 参数值； 0110 步骤S102， 根据获取的天气参数值， 得到多个天气参数中每个天气参数的日平均 天气参数值； 0111 步骤S103， 判断日平均天气参数值是否满足第一阈值条件， 第一阈值条件为天气 参数中的第一目标参数的日平均天气参数值不小于预设的第一目标数值； 当日平均天气参 数值满足第一阈值条件时， 执行步骤S104， 当日平均天气参数值不满足第一阈值条件时， 执 行步骤S105； 0112 步骤S104， 则确定对应的功率预测模型为第一目标模型； 0113 步骤S105， 判断日平均天气参数是否满足第二阈值条件， 第二阈值条件为天气参 数中。

43、的第二目标参数对应的日平均天气参数值不小于预设的第二目标数值； 当日平均天气 参数值满足第二阈值条件时， 执行步骤S106， 当日平均天气参数值不满足第二阈值条件时， 执行步骤S107， 0114 步骤S106， 则确定对应的功率预测模型为第二目标模型； 0115 步骤S107， 当日平均天气参数值不满足第二阈值条件时， 则确定对应的功率预测 模型为第三目标模型； 0116 步骤S108， 根据天气参数值和对应的功率预测模型确定光伏电站的目标发电功 率。 0117 本公开实施例提供了一种光伏电站的功率预测方法， 该方法包括： 获取未来一天 的多个预测时刻的多个天气参数中每个天气参数的天气参数值。

44、； 根据获取的天气参数值， 得到多个天气参数中每个天气参数的日平均天气参数值； 判断日平均天气参数值是否满足 第一阈值条件， 第一阈值条件为天气参数中的第一目标参数的日平均天气参数值不小于预 设的第一目标数值； 当日平均天气参数值满足第一阈值条件时， 则确定对应的功率预测模 型为第一目标模型； 当日平均天气参数值不满足第一阈值条件时， 判断日平均天气参数是 否满足第二阈值条件， 第二阈值条件为天气参数中的第二目标参数对应的日平均天气参数 值不小于预设的第二目标数值； 当日平均天气参数值满足第二阈值条件时， 则确定对应的 说明书 7/17 页 13 CN 110598956 A 13 功率预测模。

45、型为第二目标模型； 当日平均天气参数值不满足第二阈值条件时， 则确定对应 的功率预测模型为第三目标模型； 根据天气参数值和对应的功率预测模型确定光伏电站的 目标发电功率。 本发明实施例中， 可以根据日平均参数值确定对应的功率预测模型， 通过对 应的功率预测模型得到目标发电功率， 从而提高了光伏电站的发电功率的准确性。 0118 图2是本发明实施例提供的一种光伏电站的功率预测方法的流程图。 该方法由计 算机设备执行， 参见图2， 该方法包括步骤S201-步骤S210， 下面具体介绍该方法的各个步 骤。 0119 步骤S201， 获取未来一天的多个预测时刻的多个天气参数中每个天气参数的天气 参数值。

46、。 0120 需要说明的是， 预测时刻可以预先设定， 在一天的24个小时中， 可以每间隔15分钟 设置一个预测时刻， 可以获取每一个预测时刻的天气参数中每个天气参数的天气参数值， 其中， 本发明的一些实施例中， 天气参数可以为： 环境的温度、 环境的湿度、 风速和云量， 这 些天气参数可以通过天气预报获取。 0121 步骤S202， 根据获取的天气参数值， 得到多个天气参数中每个天气参数的日平均 天气参数值。 0122 需要说明的是， 对于每一个预测时刻， 都会获取到每个天气参数的天气参数值， 对 于每个天气参数， 将一天中的该天气参数的所有预测时刻的天气参数值求平均值， 得到该 天气参数的日。

47、平均天气参数值。 0123 步骤S203， 判断日平均天气参数值是否满足第一阈值条件， 第一阈值条件为天气 参数中的第一目标参数的日平均天气参数值不小于预设的第一目标数值； 当日平均天气参 数值满足第一阈值条件时， 执行步骤S204， 当日平均天气参数值不满足第一阈值条件时， 执 行步骤S205。 0124 在本发明的一些实施例中， 通过判断日平均天气参数值是否满足第一阈值条件来 确定对应的功率预测模型。 0125 需要说明的是， 第一目标参数对应的预设的第一目标数值通过后续的步骤S401- S405得到。 0126 步骤S204， 则确定对应的功率预测模型为第一目标模型。 0127 需要说明。

48、的是， 通过第一目标模型确定光伏电站的目标发电功率的具体步骤参见 步骤S209-S210。 0128 步骤S205， 判断日平均天气参数是否满足第二阈值条件， 第二阈值条件为天气参 数中的第二目标参数对应的日平均天气参数值不小于预设的第二目标数值； 当日平均天气 参数值满足第二阈值条件时， 执行步骤S206， 当日平均天气参数值不满足第二阈值条件时， 执行步骤S207； 0129 需要说明的是， 在日平均天气参数值不满足第一预设条件时， 判断日平均天气参 数值是否满足第二阈值条件来确定对应的功率预测模型。 0130 在本发明的一些实施例中， 第一目标参数和第二目标参数可以相同， 也可以不同， 。

49、第一目标参数和第二目标参数根据实际的训练结果所确定。 0131 步骤S206， 则确定对应的功率预测模型为第二目标模型。 0132 第二目标模型的建立过程可以参见以下步骤S501-步骤S503。 说明书 8/17 页 14 CN 110598956 A 14 0133 步骤S207， 当日平均天气参数值不满足第二阈值条件时， 则确定对应的功率预测 模型为第三目标模型； 0134 步骤S208， 当对应的功率预测模型为第三目标模型时， 根据第一公式得到光伏电 站的目标发电功率， 其中， 第一公式为： 0135 0136 其中， Pout(t)为目标发电功率， Pmax为光伏电站额定装机功率， i。

50、为逆变器相对效 率因子， IB为太阳常数， IZ(t)为光伏电站所在地太阳辐照强度，(t)为光伏电站光伏阵列相 对效率因子， t为当前时刻； 并且所述光伏电站光伏阵列相对效率因子 (t)通过第二公式得 到， 所述第二公式为： 0137 0138 其中， 天气参数包括： 环境温度和风速， Tforecast(t)为环境温度， 为模块温度系数， ws(t)为风速， 并且光伏电站所在地太阳辐照强度IZ(t)通过第三公式得到， 第三公式为： 0139 IZ(t)ID(t)+IM(t)+IF(t) 0140 其中， IZ(t)为光伏电站所在地太阳辐照强度， ID(t)为直射辐照度分量， IM(t)为散 。