(19)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 202211343632.9 (22)申请日 2022.10.31 (71)申请人 中国电建集团成 都勘测设计 研究院 有限公司 地址 610072 四川省成 都市青羊区浣花北 路1号 (72)发明人 郁永静　陈珏汐　雷雨　蒋建红　 李良县　 (74)专利代理 机构 成都虹桥专利事务所(普通 合伙) 51124 专利代理师 吴中伟 (51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01) G06Q 10/04(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) (54)发明名称 光伏电站年出力保证率模型优化方法 (57)摘要 本发明涉及光伏电站出力领域， 具体涉及一 种光伏电站年出力保证率模型优化方法， 极大地 提高了光伏电站年出力保证率模 型的精度。 方案 包括： 收集测光塔和气象站点的观测数据， 对收 集的数据进行Kriging插值处理， 将插值的结果 数据输入PVsyst软件进行仿真， 获取拟建光伏电 站的年出力保证率数据集； 通过拟建光伏电站的 年出力保证率数据集对神经网络进行训练， 获得 优化年出力保证率数据集， 将优化年出力保证率 数据集与实际年出力保证率数据集进行对比， 得 到优化误差； 将拟建光伏电站的年出力保证率数 据集与实际年出力保证率数据集进行对比， 得到 初始误差， 通过优化误差与初始误差的对比结果 对模型优化程度进行判断。 本发 明适用于光伏电 站年出力模型的优化。 权利要求书2页 说明书4页 附图1页 CN 115544895 A 2022.12.30 CN 115544895 A 1.光伏电站年出力保证率模型优化方法， 其特 征在于， 包括： 步骤1、 获取拟建光伏电站的年出力保证率数据集； 步骤2、 收集拟开发光伏电站位置区域内已投产光伏电站 的某一年的逐小时出力数据 集， 计算得到实际光伏电站运行年出力保证率数据集； 步骤3、 将部分拟建光伏电站的年出力保证率数据集作为训练样本， 输入年出力保证率 模型的神经网络， 以对应的实际光伏电站运行年出力保证率数据集为期望输出， 进行神经 网络拟合； 步骤4、 将剩余部分拟建光伏电站的年出力保证率数据集作为检验数据， 输入训练后的 神经网络， 将得到的输出与实际光伏电站运行年出力保证率数据集作比较， 输出无误则神 经网络分析模块训练成功， 并对应输出优化的年出力保证率数据集； 步骤5、 将拟建光伏电站 的年出力保证率数据集与对应的实 际光伏电站运行年出力保 证率数据集进行对比及拟合， 得到初始误差； 步骤6、 将优化输出的年出力保证率数据集与对应的实 际光伏电站运行年出力保证率 数据集进行对比及拟合， 得到优化 误差； 步骤7、 将初始误与优化误差比较， 根据比较结果对光伏电站年出力保证率模型的优化 程度进行判断。 2.根据权利要求1所述的光伏电站年出力保证率模型优化方法， 其特征在于， 步骤1中， 所述获取拟建光伏电站的年出力保证率数据集具体包括： 步骤101、 收集拟建光伏电站设置距离内的多个测光塔和气象站点的观测数据； 步骤102、 通过 Kriging插值后得到拟建光伏电站位置的辐射及气象数据； 步骤103、 将插值的结果数据输入PVsyst软件进行仿真， 获取拟 建光伏电站的逐小时出 力数据集； 步骤104、 通过拟建光伏电站的逐小时出力数据集计算得到拟建光伏电站的年出力保 证率数据集。 3.根据权利要求2所述的光伏电站年出力保证率模型优化方法， 其特征在于， 步骤5 中， 所述初始误差包括平均绝对误差与平均相对误差； 所述平均绝对误差的计算公式如下： Δi为第i个数据的绝对误差值， Xi为第i个Kriging插值计算后 得到的年出力保证率数据， Yi为第i个实际光伏电站计算后得到的年出力 保证率数据， N为 时段内出力保证率个数， N 为大于0的整数。 4.根据权利要求3所述的光伏电站年出力保证率模型优化方法， 其特征在于， 所述平均 相对误差的计算公式如下： δ i为第i个数据的相对误差值。 5.根据权利要求1所述的光伏电站年出力保证率模型优化方法， 其特征在于， 步骤3， 输 入年出力保证率模型 的神经网络之前还包括： 设置神经网络参数， 参数具体包括隐含层的 数量、 隐含层神经 元的个数以及训练函数。 6.根据权利要求1所述的光伏电站年出力保证率模型优化方法， 其特征在于， 步骤7中， 根据比较结果对光伏电站年出力保证率优化结果进行判断具体包括：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115544895 A 2若优化误差低于初始误差， 并且优化后的年出力保证率在高出力及低出力的情况下与 实际运行年出力保证率的误差降低， 则判断光伏电站年出力保证率模型优化成功。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115544895 A 3