【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及误差分析，具体地涉及一种集中式光伏短期功率预测误差归因量化分析方法及一种集中式光伏短期功率预测误差归因量化分析装置。
技术介绍
1、太阳能光伏发电受太阳辐射强度与气象状况的影响，具有高度的随机性、波动性和间歇性，这给大型光伏并网发电带来了严峻的挑战。因此，精确预测光伏发电功率有其重要的现实意义。如果能够准确预测光伏发电功率，就可以更好地管理和控制光伏发电系统的发电量，从而提高光伏发电的效率和经济性。
2、然而，由于光伏发电系统的复杂性和不确定性，功率预测系统在实际应用中往往存在一定的误差。因此，找出误差的来源和影响因素并进行量化分析，通过对光伏功率预测系统的各个组成部分进行误差分析，确定每个部分对总误差的贡献比例，可以更有针对性的优化预测模型，提高预测精度。
技术实现思路
1、为了克服现有技术中存在的上述技术问题，本专利技术实施例提供一种集中式光伏短期功率预测误差归因量化分析方法及装置，通过对集中式光伏进行短期功率预测的误差参数进行量化分析，从而实现了误差因素的数据化体现，为后续针对性的优化预测模型提供了量化数据支撑。
2、为了实现上述目的，本专利技术实施例提供一种集中式光伏短期功率预测误差归因量化分析方法，所述方法包括：获取集中式光伏电站的功率曲线模型；确定当日的日出时间和日落时间；确定在所述日出时间和日落时间之间每个时刻的实测运行数据和预测功率数据；基于所述实测运行数据和所述预测功率数据确定预测误差；基于所述预测误差确定针对不同误差参数的量
3、优选地，所述确定当日的日出时间和日落时间，包括：计算儒略日、黄赤交角和太阳赤纬；确定时角修正因子；基于所述儒略日、所述黄赤交角、所述太阳赤纬和所述时角修正因子确定日出时间和日落时间。
4、优选地，所述实测运行数据包括实测辐照数据，所述方法还包括：在确定所述预测误差之前，判断所述实测辐照数据是否在连续预设次数内的值均相同；若是，确定所述实测辐照数据存在数据异常，基于所述实测运行数据和所述预测功率数据确定预测误差。
5、优选地，所述实测运行数据包括实测功率数据，所述确定在所述日出时间和日落时间之间每个时刻的预测功率数据，包括：获取短期功率预测模型；在确定所述实测辐照数据存在数据异常的情况下，基于所述功率曲线模型对所述实测功率数据进行分析，生成第一理论辐照数据，基于所述短期功率模型、所述第一理论辐照数据和所述实测运行数据生成预测功率数据；在确定所述实测辐照数据不存在数据异常的情况下：判断所述实测辐照数据是否位于预设辐照区间；若是，基于所述功率曲线模型对所述实测辐照数据进行分析，生成第一理论功率数据，基于所述短期功率模型、所述第一理论功率数据和所述实测运行数据生成预测功率数据；否则，基于所述短期功率模型、所述第一理论辐照数据和所述实测运行数据生成预测功率数据。
6、优选地，所述基于所述实测功率数据和所述预测功率数据确定预测误差，包括：基于预设误差计算规则和所述预测功率数据确定功率误差值；基于所述误差功率和所述预测功率数据确定预测误差。
7、相应的，本专利技术还提供一种集中式光伏短期功率预测误差归因量化分析装置，所述装置包括：模型获取单元，用于获取集中式光伏电站的功率曲线模型；时间确定单元，用于确定当日的日出时间和日落时间；数据生成单元，用于确定在所述日出时间和日落时间之间每个时刻的实测运行数据和预测功率数据；误差确定单元，用于基于所述实测运行数据和所述预测功率数据确定预测误差；量化生成单元，用于基于所述预测误差确定针对不同误差参数的量化分析结果。
8、优选地，所述时间确定单元包括：参数计算模块，用于计算儒略日、黄赤交角和太阳赤纬；修正因子确定模块，用于确定时角修正因子；时间确定模块，用于基于所述儒略日、所述黄赤交角、所述太阳赤纬和所述时角修正因子确定日出时间和日落时间。
9、优选地，所述实测运行数据包括实测辐照数据，所述装置还包括异常分析单元，所述异常分析单元具体用于：在确定所述预测误差之前，判断所述实测辐照数据是否在连续预设次数内的值均相同；若是，确定所述实测辐照数据存在数据异常，基于所述实测运行数据和所述预测功率数据确定预测误差。
10、优选地，所述实测运行数据包括实测功率数据，所述数据生成单元具体用于：获取短期功率预测模型；在确定所述实测辐照数据存在数据异常的情况下，基于所述功率曲线模型对所述实测功率数据进行分析，生成第一理论辐照数据，基于所述短期功率模型、所述第一理论辐照数据和所述实测运行数据生成预测功率数据；在确定所述实测辐照数据不存在数据异常的情况下：判断所述实测辐照数据是否位于预设辐照区间；若是，基于所述功率曲线模型对所述实测辐照数据进行分析，生成第一理论功率数据，基于所述短期功率模型、所述第一理论功率数据和所述实测运行数据生成预测功率数据；否则，基于所述短期功率模型、所述第一理论辐照数据和所述实测运行数据生成预测功率数据。
11、优选地，所述误差确定单元具体用于：基于预设误差计算规则和所述预测功率数据确定功率误差值；基于所述误差功率和所述预测功率数据确定预测误差。
12、通过本专利技术提供的技术方案，本专利技术至少具有如下技术效果：
13、通过在集中式光伏的运行过程中，对其短期功率误差的各个误差因素进行量化分析，从而能够以数字的形式对各个误差因素的误差程度进行量化展示，在此基础上，能够针对性的对预测模型进行优化，从而为后续的客观化、量化优化提供了数据支持，满足了客观需求。
14、本专利技术实施例的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
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1.一种集中式光伏短期功率预测误差归因量化分析方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定当日的日出时间和日落时间，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述实测运行数据包括实测辐照数据，所述方法还包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述实测运行数据包括实测功率数据，所述确定在所述日出时间和日落时间之间每个时刻的预测功率数据，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述实测功率数据和所述预测功率数据确定预测误差，包括：
6.一种集中式光伏短期功率预测误差归因量化分析装置，其特征在于，所述方法装置：
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述时间确定单元包括：
8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述实测运行数据包括实测辐照数据，所述装置还包括异常分析单元，所述异常分析单元具体用于：
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述实测运行数据包括实测功率数据，所述数据生成单元具体用于：
<...【技术特征摘要】
1.一种集中式光伏短期功率预测误差归因量化分析方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定当日的日出时间和日落时间，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述实测运行数据包括实测辐照数据，所述方法还包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述实测运行数据包括实测功率数据，所述确定在所述日出时间和日落时间之间每个时刻的预测功率数据，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述实测功率数据和所述预测功率数据...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙世军，牛新，朱冬云，李光志，
申请(专利权)人：北京玖天气象科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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