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申请/专利权人：北京四方继保自动化股份有限公司;北京四方继保工程技术有限公司

摘要：本发明涉及光伏发电功率预测技术领域，公开了一种光伏电站出力预测方法、装置、设备及介质，该方法包括：获取光伏电站各光伏逆变器的历史数据，其属性包括：光伏逆变器的组号、当天的出力信息和天气等级；对历史数据进行聚类，得到多个聚类结果；根据待预测日的天气等级和样板光伏逆变器的组号，从各个聚类结果中确定对应的目标聚类结果；基于该结果中的历史数据进行预测模型的训练，得到对应的出力预测模型；将待预测日的天气等级和样板光伏逆变器的组号输入该模型得到样板光伏逆变器的预测出力，从而计算得到光伏电站的预测出力结果，本发明通过历史数据训练模型并进行预测，以解决在预测光伏电站发电出力时，成本高、预测效果差的问题。

主权项：1.一种光伏电站出力预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取光伏电站各光伏逆变器的历史数据，所述历史数据的属性包括：光伏逆变器的组号、光伏逆变器当天的出力信息和当天的天气等级；基于聚类算法和所述历史数据的属性对所述历史数据进行聚类，得到多个聚类结果，每个聚类结果中包含属性相近的历史数据；根据待预测日的天气等级和样板光伏逆变器的组号，从各个聚类结果中确定所述样板光伏逆变器对应的目标聚类结果；基于所述目标聚类结果中的历史数据对预设光伏逆变器出力预测模型进行训练，得到目标光伏逆变器出力预测模型；将待预测日的天气等级和所述样板光伏逆变器的组号输入所述目标光伏逆变器出力预测模型得到所述样板光伏逆变器的预测出力信息；根据所述样板光伏逆变器的预测出力信息，计算得到光伏电站的预测出力结果；所述聚类算法包括：量子粒子群优化算法；所述基于聚类算法和所述历史数据的属性对所述历史数据进行聚类，得到多个聚类结果，每个聚类结果中包含属性相近的历史数据，包括：基于所述聚类算法中的量子粒子群优化算法和所述历史数据的属性，确定多个聚类中心；根据各个历史数据与所述聚类中心的欧式距离来进行汇聚，得到多个聚类结果，每个聚类结果包含与所述聚类中心属性相近的历史数据；所述根据待预测日的天气等级和样板光伏逆变器的组号，从各个聚类结果中确定所述样板光伏逆变器对应的目标聚类结果，包括：确定各聚类中心对应的天气等级和组号；将待预测日的天气等级和样板光伏逆变器的组号分别与各聚类中心对应的天气等级和组号进行对比，得到与所述待预测日的天气等级和样板光伏逆变器的组号最相近的目标聚类中心；将所述目标聚类中心对应的聚类结果确定为所述样板光伏逆变器对应的目标聚类结果。

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