申请/专利权人：国网山西省电力公司营销服务中心

申请日：2024-04-03

公开（公告）日：2024-06-14

公开（公告）号：CN117993739B

主分类号：G06Q10/0637

分类号：G06Q10/0637;G06Q50/06;G06F18/10;G06V10/28;G06V10/764;G06F18/2433

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.14#授权;2024.05.24#实质审查的生效;2024.05.07#公开

摘要：本发明公开了一种基于数据去噪和补点修正的光伏出力超短期预测方法，涉及新能源电力设备控制技术领域。包括使用数学形态学去噪方法对原始数据进行预处理，区分正常数据和异常数据；使用二分之一补点修正法对异常数据点进行修正补全，得到满足输入要求的数据；采用皮尔逊相关系数对原始数据进行计算，筛选出影响光伏出力的关键外部气象因素，外部气象因素包括辐照度、温度、湿度、风力与雨雪；采用不同的预测模型，利用控制变量法进行光伏出力超短期预测。本发明可以有效提高对原始数据中异常数据提取与修正能力，同时也提高了光伏出力超短期预测的准确度。

主权项：1.一种基于数据去噪和补点修正的光伏出力超短期预测方法，其特征在于：包括如下步骤：S1：使用数学形态学去噪方法对原始数据进行预处理，原始数据包括光伏出力数据与气象数据，为光伏出力数据区分正常数据和异常数据；具体如下：S1-1：构建基于原始数据的二值图像，具体为：S1-1-1：将原始数据中气象数据与光伏出力数据提取出来，记为，其中和分别表示气象数据与光伏出力数据，对分别进行归一化处理，消除量纲的影响，得到数据集，其中的元素记为，对数据进行归一化处理的公式为： ；式中：为原始数据样本点，分别表示的最大值和最小值，，m为样本点个数；S1-1-2：对归一化后的数据集进行整数化处理，得到在一定整数范围内变化的整数集合，利用以下公式对数据进行整数化处理： ；式中：和为进行整数化的倍数，为向0取整函数，其中为不大于x的最大整数；S1-1-3：构建一个的二维矩阵A，令，，m为样本点个数，其余元素为0，得到一个包含原始数据集D的二值矩阵A，然后将二值矩阵A绘制为二值图像；S1-2：对二值图像进行去噪处理，具体为：S1-2-1：根据二值图像A，选取匹配的结构元素B；S1-2-2：使用一定形状和大小的结构元素B对二值图像A进行腐蚀运算，得到新的图像集合；S1-2-3：将结构元素的半径增加s个单位后，利用新的结构元素对集合进行膨胀运算，得到新的图像集合，即为正常数据；图像集合之外的数据为异常数据，后续对这部分数据进行修正；S2：使用二分之一补点修正法对步骤S1筛出的异常数据进行修正补全，得到满足输入要求的数据；具体如下：S2-1：首先判断原始数据集的数据是否为异常数据，且判断是否需要修正，若为异常数据并需要修正则继续，否则结束；S2-2：继续判断该需要修正的数据点的下一个数据点是否也要进行修正，若需要则一直重复该操作直到下一个数据点不需要修正为止；若仅有一个数据点需要修正，则通过求取该数据点两侧数据的平均值即为该点的修正值；S2-3：若判断出至少有连续2个及以上的数据点需要修正，则先判断数据点的个数是否为偶数，若为偶数，则一分为二，若为奇数则减去中间点后一分为二；两部分数据点分别记为；S2-4：将步骤S2-3所得的数据点利用线性插值的方法从右往左进行修正，修正公式为： ；式中：和分别表示待修正数据点右侧第一个和第二个正常数值；剩余的数据点按照步骤S2-3继续一分为二，得到两部分数据点，对数据点从左往右进行修正，修正公式为： ；式中：和分别表示待修正数据点左侧第一个和第二个正常数值；对数据点按照步骤S2-3继续一分为二，依方法左右轮流进行修正数据，得到一系列修正值记为，n为异常点个数；S2-5：按照步骤S2-1至S2-4的方法补全之后的数据依旧存在误差，利用以下误差修正公式进行误差修正，得到最终结果，n为异常点个数； ； ；式中：为对应的异常数据片段修正后数据的平均值，是经过数据修正之后待误差修正的数据，，n为异常点个数；S2-6：对于存在孤立正常数据点的情况，将该点删除，将周围异常数据点作为一个异常数据区间按照步骤S2-3至S2-5进行处理；S3：采用皮尔逊相关系数对原始数据中的气象数据进行计算，筛选出影响光伏出力的关键外部气象因素，外部气象因素包括风速、温度、相对湿度、光照强度、散射辐射与风向；S4：采用不同的预测模型，利用控制变量法进行光伏出力超短期预测。

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