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申请/专利权人：山东华科信息技术有限公司;北京华清未来能源技术研究院有限公司;华科因诺(江苏)能源科技有限公司;华科因诺(青岛)能源科技有限公司

摘要：本发明提出了一种配电网分布式光伏消纳方法，包括：得到配电区域内每个光伏电站的云层预测发电功率；得到配电区域内每个光伏电站的模型预测发电功率；根据每个光伏电站的云层预测发电功率、模型预测发电功率、云层预测发电功率的预测准确率以及模型预测发电功率的预测准确率，计算得到配电区域内所有光伏电站的预测合计发电功率之和；根据配电区域内所有光伏电站的预测发电合计功率之和与配电区域内电网预测用电功率的差值，获得调峰发电机组消纳光伏电站的发电功率的预测调峰功率，本发明还提出了一种配电网分布式光伏消纳系统，有效地降低了光伏消纳成本，提高了配电网分布式光伏消纳的效率以及可靠性。

主权项：1.一种配电网分布式光伏消纳方法，其特征是，包括：获取配电区域内每个光伏电站的位置信息以及光伏电站功率的历史数据信息；根据光伏电站的位置信息获取对应的云层状态分布的历史数据信息，获取配电区域内每个光伏电站的云层状态分布预测，根据配电区域内每个光伏电站的云层分布状态预测，得到配电区域内每个光伏电站的云层预测发电功率；根据光伏电站功率的历史数据建立并训练功率预测模型，对训练好的功率预测模型对光伏电站发电功率进行预测，得到配电区域内每个光伏电站的模型预测发电功率；其中，所述根据光伏电站功率的历史数据建立并训练功率预测模型，对训练好的功率预测模型对光伏电站发电功率进行预测，得到配电区域内每个光伏电站的模型预测发电功率具体包括：获取每个光伏电站的天气历史数据，根据每个光伏电站的天气历史数据得到每个光伏电站的晴雨最长间隔时长；将每个光伏电站的晴雨最长间隔时长作为对应的训练时段；根据每个光伏电站的发电功率历史数据，获取每个光伏电站的各个训练时段中不同时刻的发电功率历史数据以及对应训练时段结束时刻的发电功率历史数据；将光伏电站的历史各个训练时段中不同时刻的发电功率历史数据和对应训练时段结束时刻的发电功率历史数据分别作为模型训练集的输入层和输出层，训练得到并持续更新每个光伏电站的功率预测模型；获取每个光伏电站的待预测时刻所在训练时段的发电功率历史数据；然后将光伏电站的待预测时刻所在训练时段的发电功率历史数据输入对应的功率预测模型得到每个光伏电站的模型预测发电功率；根据每个光伏电站的云层预测发电功率、模型预测发电功率、云层预测发电功率的预测准确率以及模型预测发电功率的预测准确率，计算得到配电区域内所有光伏电站的预测合计发电功率之和；根据配电区域内所有光伏电站的预测发电合计功率之和与配电区域内电网预测用电功率的差值，获得调峰发电机组消纳光伏电站的发电功率的预测调峰功率。

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