[发明专利]一种光伏电站发电量预测系统及方法

摘要

本公开提供了一种光伏电站发电量预测系统及方法，采集环境影响因素、内在影响因素和发电量历史数据以及待测日数据，对采集到的数据进行去噪处理，根据内在影响因素计算组件实际光电转换效率，以环境影响因素和组件实际光电转换效率的历史数据为输入向量，对弹性自适应BP神经网络模型进行训练，重复利用历史时间段每天的太阳辐射强度、大气温度、组件实际光电转换效率和发电量进行模型优化，以待测日的环境影响因素和组件实际光电转换效率作为模型输入，输出待测日的发电量输出向量，通过拟合分析得到光伏组件实时光电转换效率值，减少了光伏组件内在变化所带来的影响，极大的提高了光伏电站发电量预测的准确性，为电力调度提供了准确的数据参考。

主权项

1.一种光伏电站发电量预测系统，其特征在于，包括数据采集模块、数据处理模块和预测模型模块，所述数据采集模块用于采集光伏电站发电量的环境影响因素和内在影响因素历史数据及其所对应的光伏发电量历史数据，确定历史数据样本集，还用于采集待测日的环境影响因素和内在影响因素；所述数据处理模块用于对采集到的数据进行去噪处理，根据内在影响因素计算光伏电站实际光电转换效率，以环境影响因素和实际光电转换效率的历史数据为输入向量，以其所对应的发电量的历史数据为输出向量，确定训练样本，并对训练样本行归一化处理；所述预测模型模块用于根据归一化后的训练样本建模，以待测日的环境影响因素和实际光电转换效率作为模型输入，输出待测日的发电量预测值。