(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111573322.1 (22)申请日 2021.12.21 (71)申请人 国网山东省电力公司经济技 术研究 院 地址 250021 山东省济南市槐荫区纬十路 111号 申请人 国网能源研究院有限公司 　 山东大学 (72)发明人 冯亮　郑志杰　时智勇　杨明　 李琼慧　王彩霞　袁伟　冯凯辉　 (74)专利代理 机构 济南圣达知识产权代理有限 公司 372 21 代理人 张庆骞 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01)G06Q 50/06(2012.01) G06K 9/62(2022.01) G06F 16/29(2019.01) G06F 16/245(2019.01) (54)发明名称 一种考虑空间相关性的短期光伏功率预测 方法及系统 (57)摘要 本发明属于光伏功 率预测技术领域， 提供了 一种考虑空间相关性的短期光伏功率预测方法 及系统。 其中， 该方法包括获取设定数量的地理 位置相邻的光伏电站的出力 序列， 并计算这些出 力序列之间的空间相关性； 将 筛选的不低于预设 相关程度的出力序列及其对应气象数据构成特 征向量， 并经训练好的预测模型得到单值预测结 果； 基于误差概率密度函数， 确定出单值预测结 果所属输 出区间， 再在单值预测结果中加入与所 述输出区间对应的误差分布区间， 得到相应光伏 功率预测区间； 其中， 根据光伏电站的出力预测 误差得到相应误差概率密度函数； 根据设定置信 度得到误差分布区间。 权利要求书2页 说明书8页 附图5页 CN 114372615 A 2022.04.19 CN 114372615 A 1.一种考虑空间相关性的短期光伏 功率预测方法， 其特 征在于， 包括： 获取设定数量的地理位置相邻的光伏电站的出力序列， 并计算这些出力序列之间的空 间相关性； 将筛选的不低于预设相关程度的出力序列及其对应气象数据构 成特征向量， 并经训练 好的预测模型 得到单值预测结果； 基于误差概率密度函数， 确定出单值预测结果所属输出区间， 再在单值预测结果中加 入与所述输出区间对应的误差分布区间， 得到相应光伏 功率预测区间； 其中， 根据光伏电站的出力预测误差得到相应误差概率密度函数； 根据设定置信度得 到误差分布区间。 2.如权利要求1所述的考虑空间相关性的短期光伏功率预测方法， 其特征在于， 利用互 相关函数计算 这些出力序列之间的空间相关性。 3.如权利要求1所述的考虑空间相关性的短期光伏功率预测方法， 其特征在于， 出力序 列之间的空间相关性采用相关系数来表征。 4.如权利要求3所述的考虑空间相关性的短期光伏功率预测方法， 其特征在于， 当相关 系数小于第一阈值时， 相关程度为弱相关； 当相关系 数大于或等于第一阈值且小于第二阈 值时， 相关程度为不显著相关； 当相关系数大于或等于第二阈值且小于第三阈值时， 相关程 度为显著相关； 当相关系数 大于或等于第三阈值时， 相关程度为强相关。 5.如权利要求1所述的考虑空间相关性的短期光伏功率预测方法， 其特征在于， 所述预 测模型使用极端梯度增强树构建。 6.如权利要求1所述的考虑空间相关性的短期光伏功率预测方法， 其特征在于， 所述预 测模型的训练集构建过程 为： 获取光伏电站的历史出力序列及其对应气象数据所构成的历史数据集； 判断历史数据集中的特征向量与预测日期的特征向量之间的相关性， 得到相似的日 期； 将选择出的日期的气象数据和功率数据融合 来构建模型训练集。 7.一种考虑空间相关性的短期光伏 功率预测系统， 其特 征在于， 包括： 相关性分析模块， 其用于获取设定数量的地理位置相邻的光伏电站 的出力序列， 并计 算这些出力序列之间的空间相关性； 功率预测模块， 其用于将筛选的不低于预设相关程度的出力序列及其对应气象数据构 成特征向量， 并经训练好的预测模型 得到单值预测结果； 概率预测模块， 其用于基于误差概率密度函数， 确定出单值预测结果所属输出区间， 再 在单值预测结果中加入与所述输出区间对应的误差分布区间， 得到相应光伏功率预测 区 间； 其中， 根据光伏电站的出力预测误差得到相应误差概率密度函数； 根据设定置信度得 到误差分布区间。 8.如权利要求7所述的虑空间相关性的短期光伏功率预测系统， 其特征在于， 在所述相 关性分析模块中， 利用互相关函数计算 这些出力序列之间的空间相关性； 或在所述相关性分析模块中， 出力序列之间的空间相关性采用相关系数来表征； 或在所述功率预测模块中， 所述预测模型使用极端梯度增强树构建；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114372615 A 2或在所述功率预测模块中， 所述预测模型的训练集构建过程 为： 获取光伏电站的历史出力序列及其对应气象数据所构成的历史数据集； 判断历史数据集中的特征向量与预测日期的特征向量之间的相关性， 得到相似的日 期； 将选择出的日期的气象数据和功率数据融合 来构建模型训练集。 9.一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 该程序被处理器执 行时实现如权利要求1 ‑6中任一项 所述的考虑空间相关性的短期光伏功率预测方法中的步 骤。 10.一种电子设备， 包括存储器、 处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算 机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述程序时实现如权利要求 1‑6中任一项 所述的考虑 空间相关性的短期光伏 功率预测方法中的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114372615 A 3