【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据分析，尤其涉及一种基于大数据技术的光伏设备装机量预测方法。
技术介绍
1、对于当前的某个国家和地区的光伏设备分析技术来说，主要采用的技术方法是基于该国家和地区的光伏设备装机量的政策进行分析，将其中的各类需求定量化描述，由专业技术人员基于信息预测今后一段时间内的装机量，尤其是对于可装机的地点、密度和未来规划预测总量。另外也可基于能源需求预测该地区的装机量，基于区域的能源缺口建立需求等级表，以行政区域为单位，基于能源缺口，预测光伏设备装机量。
2、现有技术方案中存在一些问题，首先是仅按照某国家或地区的政策，进行光伏设备装机量的预测工作，虽然会对政策进行量化，但是需要大量的技术人员参与，导致给出的结果主观性因素过大，很容易出现过大的偏差量。其次是对于光伏设备来说，常见的类型有太阳能设备和盐熔设备，每种设备对于自然环境的要求和需求不同，一些情况下会出现某个地区从表面来看适合多种光伏设备，但是实际操作中，盐熔设备和太阳能设备的全寿命周期成本不同，需要进一步筛选，目前的方案中，对这一要素考虑不足。最后是需要考虑的客观信息不完整，以地理环境为基准，光照参数为选定要素，对其他环境因素的考虑不足。
技术实现思路
1、本专利技术要解决的技术问题是针对上述现有技术的不足，提供一种基于大数据技术的光伏设备装机量预测方法，解决目前光伏设备装机量预测方法中的主观性过于严重、对于未建设光伏设备地区的分析水平较低和光伏设备预测中的设备选型适当性不足的问题。
2、为解决上述
3、一种基于大数据技术的光伏设备装机量预测方法，包括以下步骤：
4、步骤1：根据待预测光伏设备装机量的国家或地区地形图，确定已建成和/或投建中的光伏工程的地理位置和占地面积；
5、步骤2：对待预测光伏设备装机量的国家或地区地形图进行覆膜，覆膜能够完全覆盖整张地形图的网格；
6、步骤3：获取待预测光伏设备装机量的国家或地区中已建成和/或投建中的光伏工程地理环境和气象环境数据监测基站数据，构造离线指纹；
7、步骤4：取得已建成和/或投建中的光伏工程离线指纹，获取离线指纹中所有地理环境数据和气象环境数据的影响权重方程；
8、步骤5：将待预测光伏设备装机量的国家或地区中未建设和/或无建设计划区域的网格定义为空白网格，并在空白网格中布置虚拟离线指纹基站，并构建相应的离线指纹；
9、步骤6：根据已建成和/或投建中的光伏工程离线指纹中所有地理环境数据和气象环境数据的影响权重方程，基于所有空白网格中地理环境和气象环境数据监测基站的离线指纹所携带的地理环境信息和气象环境信息，判断是否符合投建光伏设备标准；
10、步骤7：根据所携带离线指纹符合投建光伏设备标准的基站，确定所有符合光伏设备建设标准的空白网格，构建空白网格集合，并扫描所有空白网格，确定合格网格集合；
11、步骤8：确定合格网格集合中真正投入光伏设备投建区域的占地面积；
12、步骤9：根据已建成和/或投建中光伏工程中真正用于投建光伏设备区域的占地面积和建设的光伏设备数量，计算光伏设备的单台占地面积；
13、步骤10：根据所述已建成和/或投建中光伏工程区域，计算所述已建成和/或投建中光伏工程区域向人口密集区域的供电量，计算人口密集区域总用电量和所述已建成和/或投建中光伏工程向人口密集区域的供电量差值，得到所述人口密集区域所需的补充性光伏工程供电量；
14、确定所述人口密集区域的地理环境数据，选定所述人口密集区域的补充性光伏工程占地面积和补充性光伏工程中单台光伏设备的占地面积，计算人口密集区域的光伏设备装机量。
15、进一步地，所述步骤2的具体方法为：
16、获取待预测光伏设备装机量的国家或地区地形图，并确定地形图的边界线；将边界线分段，使每一段边界线为直线段，且每一段直线段长度相同；以每一段直线段为底，在地形图内构建等腰直角三角形，并计算等腰直角三角形的直角边长度；以所述等腰直角三角形直角边长度为正方形网格边长，构建完全相同的正方形网格，并覆盖整张地形图。
17、进一步地，所述步骤3中构造离线指纹具体包括：
18、获取已建成和/或投建中的光伏工程地理环境和气象环境数据监测基站数据；
19、对已建成和/或投建中的光伏工程地理环境和气象环境数据监测基站数据编码；
20、所述光伏工程地理环境包括经纬度、和相邻基站的高度落差、海拔高度、环境类型、地下硬质土层距离地表厚度；
21、所述气象环境数据包括风力、日照时间、降水量、空气湿度、空气温度；
22、所述离线指纹还包括已建成和/或投建中光伏工程中投建光伏设备类型；
23、所述离线指纹还包括该离线指纹所存储于的离线指纹基站与其他离线指纹的间距和高度差。
24、进一步地，所述步骤4包括以下步骤：
25、取得已建成和/或投建中光伏工程中所有离线指纹中的地理环境数据和气象环境数据；
26、将所述离线指纹中的地理环境数据和气象环境数据写入矩阵，并将所述离线指纹中的地理环境数据和气象环境数据的矩阵与权向量相乘；
27、求取已建成和/或投建中每一类地理环境数据和气象数据均值，并将其写入一个列向量矩阵；
28、得到特征方程，方程左侧为地理环境和气象环境数据矩阵与权向量相乘，方程右侧为地理环境数据和气象环境数据均值的列向量；
29、根据特征方程，计算得到权向量中的所有数值，得到权重方程。
30、进一步地，所述步骤5中构建离线指纹具体包括：
31、确定已建成和/或投建中光伏工程中每个正方形网格中的离线指纹基站数量；
32、计算已建成和/或投建中光伏工程中正方形网格中的离线指纹基站数量均值；
33、在每个空白网格中设置已建成和/或投建中光伏工程中设置虚拟离线指纹基站，虚拟离线指纹基站数量与正方形网格中的离线指纹基站均值相同；
34、空白网格中虚拟离线指纹基站中存储的离线指纹，输入其所在位置的地理环境信息和气象环境信息，不记录光伏设备类型信息。
35、进一步地，所述步骤6的具体方法为：
36、获取虚拟离线指纹基站的离线指纹所携带的地理环境信息和气象环境信息，并带入离线指纹中所有地理环境数据和气象环境数据的影响权重方程；
37、得到每一项地理环境数据和气象环境数据经过所述离线指纹中所有地理环境数据和气象环境数据的影响权重方程计算后的结果；
38、计算上述影响权重方程计算后的结果与每一类地理环境数据和气象数据均值的比值，并设置比值阈值；
39、若空白网格中虚拟离线指纹基站中存储的离线指纹，超过半数落入所述比值阈值，则该空白网格适合投建光伏设备；
40、计算适合投建光伏设备的空白网格中每个离线指纹地理环境本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于大数据技术的光伏设备装机量预测方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于大数据技术的光伏设备装机量预测方法，其特征在于：所述步骤2的具体方法为：
3.根据权利要求2所述的基于大数据技术的光伏设备装机量预测方法，其特征在于：步骤3中构造离线指纹具体包括：
4.根据权利要求3所述的基于大数据技术的光伏设备装机量预测方法，其特征在于：步骤4包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的基于大数据技术的光伏设备装机量预测方法，其特征在于：步骤5中构建离线指纹具体包括：
6.根据权利要求5所述的基于大数据技术的光伏设备装机量预测方法，其特征在于：步骤6的具体方法为：
7.根据权利要求6所述的基于大数据技术的光伏设备装机量预测方法，其特征在于：步骤7的具体方法为：
8.根据权利要求7所述的基于大数据技术的光伏设备装机量预测方法，其特征在于：步骤8的具体方法为：
9.根据权利要求8所述的基于大数据技术的光伏设备装机量预测方法，其特征在于：步骤10具体包括：
【技术特征摘要】
1.一种基于大数据技术的光伏设备装机量预测方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于大数据技术的光伏设备装机量预测方法，其特征在于：所述步骤2的具体方法为：
3.根据权利要求2所述的基于大数据技术的光伏设备装机量预测方法，其特征在于：步骤3中构造离线指纹具体包括：
4.根据权利要求3所述的基于大数据技术的光伏设备装机量预测方法，其特征在于：步骤4包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的基于大数据技术的光伏设备装机...
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