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申请/专利权人：广东晶正科技有限公司

摘要：本发明提供一种考虑光伏出力与气象要素的光伏发电功率区间预测方法，涉及光伏发电技术领域，本发明采集多组光伏组件的自身参数和历史环境发电参数，并实时采集待预测光伏组件的自身参数和环境发电参数，通过这些数据的映射和分析，确保了预测模型能够全面反映光伏发电系统的实际运行状态，对参考数据集和各个实体数据集内部的气象数据和发电数据进行时间序列特征分析和极端事件特征分析，实现了多变量数据的有效融合，通过生成的气象重合指数和发电趋势重合指数可以量化参考数据集与实体数据集之间的相似度，筛选出与待预测光伏组件最相关的参考实体，通过结合待预测光伏组件的自身参数和参考实体的发电数据，生成发电功率预测区间。

主权项：1.一种考虑光伏出力与气象要素的光伏发电功率区间预测方法，其特征在于，具体步骤包括：步骤1：采集多组光伏组件的自身参数以及历史环境发电参数，环境发电参数包括光伏组件发电时连续的带有时间戳的发电数据和气象数据，并将连续的历史发电参数和历史气象参数依据等长的时间区间进行划分，将各个时间区间内的数据与自身参数进行映射后构成实体数据集；步骤2：实时采集待预测光伏组件的自身参数和当前时刻前一段时间段内的光伏组件的环境发电参数，并将待预测光伏组件的自身参数和环境发电参数进行映射后构成参考数据集，将各个实体数据集进行编号；步骤3：对参考数据集和各个实体数据集内部的气象数据进行时间序列特征分析和极端事件特征分析，获取参考数据集和各个实体数据集的气象序列特征数据和事件特征数据，对参考数据集和各个实体数据集内部的发电数据进行时间序列特征分析，获得参考数据集和各个实体数据集的发电序列特征数据；步骤4：基于参考数据集和实体数据集的气象序列特征数据、事件特征数据和发电序列特征数据，遍历所有的实体数据集，生成参考数据集和各个实体数据集之间的气象重合指数及发电趋势重合指数；步骤5：分别筛选出和参考数据集之间，气象重合指数误差最小的实体数据集和发电趋势重合指数最小的实体数据集，并标定为第一参考实体和第二参考实体，通过采集待预测光伏组件的自身参数，结合第一参考实体和第二参考实体的自身参数，对于第一参考实体、第二参考实体的发电数据进行修正，获取待预测光伏组件的发电功率的预测区间。

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