【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及光伏发电，特别涉及一种基于动态工况识别与模型融合的光伏发电功率预测方法。
技术介绍
1、新能源的发展是国家战略和世界的广泛需求，光伏发电在全球能源转型中扮演着重要的角色，推动着清洁能源的普及和使用，随着光伏发电的快速发展，准确的发电功率预测成为电力系统稳定运行的重要支撑。然而，光伏发电受限于光照条件、气象因素等外部环境的显著影响，具有较强的间歇性、波动性和随机性，这使得其输出功率难以稳定，进而对功率预测的准确性提出了巨大挑战。现有的预测方法通常基于单一模型或静态工况，难以应对复杂的工况变化，导致预测结果不够精确。因此，如何动态识别工况并通过模型融合提升光伏发电功率预测精度，成为亟需解决的技术问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是针对上述现有技术存在的不足。提供一种基于动态工况识别与模型融合的光伏发电功率预测方法，其方法通过结合气象站观测数据和天气预报数据，运用机器学习、深度学习等技术，构建了一种能够根据气象变化自适应选择预测模型，并融合异构模型进行头尾结果修正的光伏发电功率多步预测系统，以提高光伏发电在复杂、多变天气状况下的预测精度和响应速度，以解决当前光伏发电功率预测精度不足、难以应对复杂环境变化的问题。
2、本专利技术基于动态工况识别与模型融合的光伏发电功率预测方法的技术方案包括：
3、动态工况识别，以及深度时序模型样本特征增强；
4、所述动态工况识别是引入样本时刻关于历史功率和天气预报的统计量特征，构造监督学习算法的训练
5、所述深度时序模型样本特征增强，包括根据待预测时刻的工况识别结果，利用天气预报和功率观测数据从特定工况候选集中进行相似日匹配挑选top3作为模型训练或预测的样本特征，针对时序模型的样本特征构造。
6、所述收集数据包括气象站数据、天气预报数据、历史功率数据。
7、所述多种工况晴朗、多云、阴雨工况。
8、有益效果
9、本专利技术基于动态工况识别与模型融合的光伏发电功率预测方法，相比现有技术，其有益效果：实时分析光伏电站所处的环境条件，结合本地气象数据和天气预报，自动识别当前工况类型，智能匹配相应的功率预测模型，从而应对复杂多变的外部环境，提高预测的灵活性与准确性。
10、根据待预测时刻的工况识别结果，利用天气预报和功率观测数据从特定工况候选集中进行相似日匹配挑选出top3作为模型训练或预测的样本特征，相对于传统时序预测模型仅按时间顺序来构建模型样本特征的做法，该方法显著增强了待预测时段与样本时段数据功率分布趋势的相关性，从而能够更好学习到对应工况的功率变化趋势。
11、采用transformer模型和lightgbm模型，分别针对不同工况进行预测，并通过模型融合技术，将两者的预测结果综合处理，进一步提升多步预测的精度，特别是针对光伏发电功率在头尾时间段较为稳定的特点，采用专有的lightgbm模型校正transformer模型在这些时间区间的不足，显著提高了光伏发电在复杂、多变天气状况下的整体预测的稳定性、准确性和响应速度；
12、基于对工况的动态判断，能够不断调整模型参数和样本特征选择，确保模型的自适应能力，相对于使用一个模型应当多种工况的方案，能够显著提升光伏发电功率在不同时间段和环境条件下的预测效果。
13、本专利技术适用于电网的安全调度、微电网的经济调度、光伏电站的高效运行管理，以及新能源电力系统的优化控制，特别适应于具有强波动性和随机性的光伏发电场景；同时通过提高发电功率预测的准确性，有助于优化微电网的能源分配策略，降低运行成本，提升可再生能源的利用效率，并增强电网的稳定性和可靠性。
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1.一种基于动态工况识别与模型融合的光伏发电功率预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述基于动态工况识别与模型融合的光伏发电功率预测方法，其特征在于，所述收集数据包括气象站数据、天气预报数据、历史功率数据。
3.根据权利要求1所述基于动态工况识别与模型融合的光伏发电功率预测方法，其特征在于，所述多种工况晴朗、多云、阴雨工况。
【技术特征摘要】
1.一种基于动态工况识别与模型融合的光伏发电功率预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述基于动态工况识别与模型融合的光伏发电功率预测方法，其特征在于，所述收集...
【专利技术属性】
技术研发人员：汪凡，徐永凯，潘钊源，
申请(专利权)人：珠海派诺科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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