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摘要：本发明提供一种基于气象分类的分时段光功率预测方法、系统、存储介质和电子设备，涉及光功率预测领域。本发明中，将未来的光伏出力时间划分为若干个时段，将每一时段下的向下短波辐射通量的统计值依次作为三个二分类器的输入，直至预测每一时段下的气象类型；若气象类型为晴、多云或雨雪，分别选择与二分类器一一对应的预测模型，若气象类型为未知，选择通用预测模型；并将每一时段下的气象特征的统计值作为所选择模型的输入，预测每一时段的光功率，统计后获取完整的光功率预测结果。将气象分类及分时段光功率预测，充分考虑多变的气象因素对于光功率预测的影响。并且，增加通用预测模型以应对未知气象，大幅提高模型的稳健性和泛化性。
主权项：1.一种基于气象分类的分时段光功率预测方法，其特征在于，包括：基于测试场站在未来的光伏出力时间内的数值天气预报，获取预先筛选的气象特征的统计值；其中所述气象特征至少包括向下短波辐射通量；将所述未来的光伏出力时间划分为若干个时段；并将每一时段下的所述向下短波辐射通量的统计值依次作为三个预设的二分类器的输入，直至预测每一时段下的气象类型为晴、多云、雨雪或未知；若气象类型为晴、多云或雨雪，分别选择与所述二分类器一一对应的预测模型，若气象类型为未知，选择通用预测模型；并将每一时段下的气象特征的统计值作为所选择模型的输入，预测每一时段的光功率；按照时间顺序统计每一时段的所述光功率，获取所述测试场站在未来的光伏出力时间内的光功率预测结果。
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百度查询： 西安图迹信息科技有限公司 基于气象分类的分时段光功率预测方法及系统
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