本發(fā)明涉及出力預(yù)測(cè)，特別涉及一種分布式光伏發(fā)電出力預(yù)測(cè)方法、系統(tǒng)及相關(guān)設(shè)備。

背景技術(shù)：

1、近年來(lái)分布式光伏發(fā)電系統(tǒng)作為一種新型的綠色能源生產(chǎn)方式，提倡就地消納，減少傳輸損耗，因而具有廣闊的發(fā)展前景。目前，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的光伏出力預(yù)測(cè)方法主要有基于時(shí)序建模的傳統(tǒng)方法和基于機(jī)器學(xué)習(xí)的智能算法兩種。智能算法信息獲取容易、建模簡(jiǎn)單靈活且準(zhǔn)確度較高，但是目前的機(jī)器學(xué)習(xí)只關(guān)注氣象特征，忽視了分布式光伏各節(jié)點(diǎn)存在的重要差異化特征，缺少對(duì)發(fā)電戶(hù)個(gè)性化信息的區(qū)分，導(dǎo)致預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確度欠佳。另外，由于分布式光伏的碎片化特征，預(yù)測(cè)模型只能使用鄰近氣象站的數(shù)值天氣預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，導(dǎo)致實(shí)際天氣數(shù)值與收集到的氣象數(shù)據(jù)有一定的偏差，導(dǎo)致預(yù)測(cè)結(jié)果出現(xiàn)誤差的問(wèn)題。

2、鑒于此，需要一種分布式光伏發(fā)電出力預(yù)測(cè)方法、系統(tǒng)及相關(guān)設(shè)備。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種分布式光伏發(fā)電出力預(yù)測(cè)方法、系統(tǒng)及相關(guān)設(shè)備，用于解決出力預(yù)測(cè)結(jié)果存在誤差的問(wèn)題。

2、本申請(qǐng)實(shí)施例第一方面提供了一種分布式光伏發(fā)電出力預(yù)測(cè)方法，包括：

3、獲取分布式光伏發(fā)電出力的歷史數(shù)據(jù)，并對(duì)所述歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理；

4、基于預(yù)處理后的數(shù)據(jù)構(gòu)建時(shí)空信息圖，所述時(shí)空信息圖以元胞節(jié)點(diǎn)為點(diǎn)，以元胞間的關(guān)系為邊；

5、通過(guò)計(jì)算所述時(shí)空信息圖節(jié)點(diǎn)之間的時(shí)間相關(guān)性和空間相關(guān)性確定目標(biāo)時(shí)空相關(guān)系數(shù)矩陣；

6、利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述目標(biāo)時(shí)空相關(guān)系數(shù)矩陣進(jìn)行特征提取，得到目標(biāo)特征向量；

7、將所述特征向量輸入至?xí)r序卷積網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測(cè)，生成分布式光伏發(fā)電出力預(yù)測(cè)結(jié)果。

8、更進(jìn)一步地，所述時(shí)空信息圖的表達(dá)式如下：

9、gso＝(vso,eso)；

10、式中：gso為時(shí)空信息圖，vso為i類(lèi)元胞節(jié)點(diǎn)的集合，eso為i類(lèi)元胞邊的集合。

11、更進(jìn)一步地，所述通過(guò)計(jì)算所述時(shí)空信息圖節(jié)點(diǎn)之間的時(shí)間相關(guān)性和空間相關(guān)性確定目標(biāo)時(shí)空相關(guān)系數(shù)矩陣，包括：

12、所述目標(biāo)時(shí)空相關(guān)系數(shù)矩陣的計(jì)算公式如下：

13、

14、式中：covn為時(shí)間相關(guān)性矩陣，covs為空間相關(guān)性矩陣，為pvf和pvf+1的協(xié)方差矩陣，和分別為相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)偏差，和分別為pearson系數(shù)建模的相應(yīng)相關(guān)系數(shù)。

15、更進(jìn)一步地，所述基于所述相關(guān)系數(shù)利用閾值高斯核方法建立鄰接矩陣，表達(dá)式如下：

16、

17、式中：i，j分別為第i，j個(gè)元胞，θ為相關(guān)性系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差，γ為閾值。

18、更進(jìn)一步地，所述利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述目標(biāo)時(shí)空相關(guān)系數(shù)矩陣進(jìn)行特征提取，得到目標(biāo)特征向量，包括：

19、節(jié)點(diǎn)特征表達(dá)式如下：

20、

21、式中：為l層中節(jié)點(diǎn)的特征描述，frelu為激活函數(shù)，w(l)為權(quán)重矩陣，dl為第l層節(jié)點(diǎn)的特征維數(shù)，h(l+1)為在l層之后更新的節(jié)點(diǎn)特征并輸入下一層，為鄰接矩陣a的正規(guī)化矩陣；

22、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中所有層累加得到圖卷積的輸出的表達(dá)式如下：

23、

24、式中：u∈rn×d，zk為第l步的概率轉(zhuǎn)移矩陣，wk∈rn×d為第k步的權(quán)重系數(shù)，kb為擴(kuò)散步驟總數(shù)。

25、更進(jìn)一步地，所述將所述特征向量輸入至?xí)r序卷積網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測(cè)的表達(dá)式如下：

26、x(h)＝relu(f(x(h―1))+x(j―1))；

27、式中：x(h)為輸出，x(h―1)為輸入，relu為激活函數(shù)。

28、更進(jìn)一步地，所述歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理包括數(shù)據(jù)清洗和歸一化，所述數(shù)據(jù)清洗包括缺失值處理、負(fù)值處理和常數(shù)值處理。

29、更進(jìn)一步地，所述歸一化處理包括：

30、基于數(shù)據(jù)清洗的樣本數(shù)據(jù)按天尋找日出力最大值；

31、在日最大處理中按月尋找出力最大值，記為pmax；

32、對(duì)日出力數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理，表達(dá)式如下：

33、

34、式中：p′i為標(biāo)準(zhǔn)化后的日出力數(shù)據(jù)。

35、本申請(qǐng)實(shí)施例第二方面提供了一種分布式光伏發(fā)電出力預(yù)測(cè)系統(tǒng)，包括：

36、歷史數(shù)據(jù)獲取單元，用于獲取分布式光伏發(fā)電出力的歷史數(shù)據(jù)，并對(duì)所述歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理；

37、時(shí)空信息圖構(gòu)建單元，用于基于預(yù)處理后的數(shù)據(jù)構(gòu)建時(shí)空信息圖，所述時(shí)空信息圖以元胞節(jié)點(diǎn)為點(diǎn)，以元胞間的關(guān)系為邊；

38、目標(biāo)時(shí)空相關(guān)系數(shù)矩陣確定單元，用于通過(guò)計(jì)算所述時(shí)空信息圖節(jié)點(diǎn)之間的時(shí)間相關(guān)性和空間相關(guān)性確定目標(biāo)時(shí)空相關(guān)系數(shù)矩陣；

39、目標(biāo)特征向量確定單元，用于利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述目標(biāo)時(shí)空相關(guān)系數(shù)矩陣進(jìn)行特征提取，得到目標(biāo)特征向量；

40、出力預(yù)測(cè)結(jié)果生成單元，用于將所述特征向量輸入至?xí)r序卷積網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測(cè)，生成分布式光伏發(fā)電出力預(yù)測(cè)結(jié)果。

41、本申請(qǐng)實(shí)施例第三方面提供了一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括存儲(chǔ)器、處理器以及存儲(chǔ)在所述存儲(chǔ)器并可在所述處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)可讀指令，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)可讀指令時(shí)實(shí)現(xiàn)如上述任意一項(xiàng)所述的分布式光伏發(fā)電出力預(yù)測(cè)方法的步驟。

42、從以上技術(shù)方案可以看出，本申請(qǐng)實(shí)施例具有以下優(yōu)點(diǎn)：

43、本申請(qǐng)首先獲取分布式光伏發(fā)電出力的歷史數(shù)據(jù)，并進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，基于預(yù)處理后的數(shù)據(jù)構(gòu)建時(shí)空信息圖，其中時(shí)空信息圖以元胞節(jié)點(diǎn)為點(diǎn)，以元胞間的關(guān)系為邊；然后通過(guò)計(jì)算時(shí)空信息圖節(jié)點(diǎn)之間的時(shí)間相關(guān)性和空間相關(guān)性確定目標(biāo)時(shí)空相關(guān)系數(shù)矩陣；再利用圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)目標(biāo)時(shí)空相關(guān)系數(shù)矩陣進(jìn)行特征提取，得到目標(biāo)特征向量；最后將特征向量輸入至?xí)r序卷積網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測(cè)，生成分布式光伏發(fā)電出力預(yù)測(cè)結(jié)果。通過(guò)深度挖掘分布式光伏系統(tǒng)出力的時(shí)空相關(guān)性，有效提高模型在空間和時(shí)間兩方面的學(xué)習(xí)能力，具有更好的泛化能力，使模型預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率提升明顯。

技術(shù)特征：

1.一種分布式光伏發(fā)電出力預(yù)測(cè)方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的分布式光伏發(fā)電出力預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述時(shí)空信息圖的表達(dá)式如下：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的分布式光伏發(fā)電出力預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述通過(guò)計(jì)算所述時(shí)空信息圖節(jié)點(diǎn)之間的時(shí)間相關(guān)性和空間相關(guān)性確定目標(biāo)時(shí)空相關(guān)系數(shù)矩陣，包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的分布式光伏發(fā)電出力預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述基于所述相關(guān)系數(shù)利用閾值高斯核方法建立鄰接矩陣，表達(dá)式如下：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的分布式光伏發(fā)電出力預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述目標(biāo)時(shí)空相關(guān)系數(shù)矩陣進(jìn)行特征提取，得到目標(biāo)特征向量，包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的分布式光伏發(fā)電出力預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述將所述特征向量輸入至?xí)r序卷積網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測(cè)的表達(dá)式如下：

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的分布式光伏發(fā)電出力預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理包括數(shù)據(jù)清洗和歸一化，所述數(shù)據(jù)清洗包括缺失值處理、負(fù)值處理和常數(shù)值處理。

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的分布式光伏發(fā)電出力預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述歸一化處理包括：

9.一種分布式光伏發(fā)電出力預(yù)測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，包括：

10.一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括存儲(chǔ)器、處理器以及存儲(chǔ)在所述存儲(chǔ)器并可在所述處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)可讀指令，其特征在于，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)可讀指令時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1至8任意一項(xiàng)所述的分布式光伏發(fā)電出力預(yù)測(cè)方法的步驟。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明適用于出力預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種分布式光伏發(fā)電出力預(yù)測(cè)方法、系統(tǒng)及相關(guān)設(shè)備，其方法包括：獲取分布式光伏發(fā)電出力的歷史數(shù)據(jù)，并對(duì)所述歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理；基于預(yù)處理后的數(shù)據(jù)構(gòu)建時(shí)空信息圖，所述時(shí)空信息圖以元胞節(jié)點(diǎn)為點(diǎn)，以元胞間的關(guān)系為邊；通過(guò)計(jì)算所述時(shí)空信息圖節(jié)點(diǎn)之間的時(shí)間相關(guān)性和空間相關(guān)性確定目標(biāo)時(shí)空相關(guān)系數(shù)矩陣；利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述目標(biāo)時(shí)空相關(guān)系數(shù)矩陣進(jìn)行特征提取，得到目標(biāo)特征向量；將所述特征向量輸入至?xí)r序卷積網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測(cè)，生成分布式光伏發(fā)電出力預(yù)測(cè)結(jié)果。本發(fā)明基于時(shí)空相關(guān)性，提高模型在空間和時(shí)間兩方面的學(xué)習(xí)能力，具有更好的泛化能力，使模型預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率提升明顯。

技術(shù)研發(fā)人員：周覓路,李凌,孫會(huì)潔,施杰,郭小璇,楊曉燕,王帥,李德祥,李婷婷,黃山蓬
受保護(hù)的技術(shù)使用者：廣西電網(wǎng)有限責(zé)任公司南寧供電局
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/19