(19)中华 人民共和国 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 202111354447.5 (22)申请日 2021.11.16 (71)申请人 国网甘肃省电力公司电力科 学研究 院 地址 730070 甘肃省兰州市安宁区万 新北 路249号 申请人 国网甘肃省电力公司 (72)发明人 马明　赵多贤　吕清泉　张睿骁　 张健美　陶钰磊　高鹏飞　张彦琪　 张珍珍　李津　周强　王定美　 张金平　朱红路　侯汝印　 (74)专利代理 机构 兰州中科华西专利代理有限 公司 620 02 代理人 曹向东(51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) H02J 3/38(2006.01) (54)发明名称 基于反距离插值和极限学习机的区域光伏 发电量计算方法 (57)摘要 本发明涉及一种基于反距离插值和极限学 习机的区域光伏发电量计算方法， 该方法包括以 下步骤：⑴收集目标区域各光伏电站功率数据以 及空间信息和气象信息， 对采集到的数据进行归 一化和预处理； 并确定 反距离插值算法输入电站 的数量n； ⑵对输入变量进行筛选： 在优化输入电 站的数量n之后， 以数据相似性和物理距离作为 输入电站的选择标准确定计算的电站， 最后确定 用作输入变量的气象信息为环境温度、 环境湿 度、 辐照度、 风速、 功率； ⑶用反距离插值方法计 算电站理论发电量初始值； ⑷通过极限学习机使 用发电量初始值和气象信息计算发电量最终值。 本发明方法简单易行， 工作效率高， 具有很强的 推广性。 权利要求书1页 说明书6页 附图6页 CN 114091329 A 2022.02.25 CN 114091329 A 1.基于反距离插值和极限学习机的区域 光伏发电量计算方法， 包括以下步骤： ⑴收集目标区域各光伏电站功率数据以及空间信 息和气象信 息， 对采集到的数据进行 归一化和预处 理； 并确定反距离插值 算法输入电站的数量 n； ⑵对输入变量进行筛 选： 在优化输入电站 的数量n之后， 以数据相似性和物理距离作为输入电站 的选择标准确 定计算的电站， 最后确定用作输入变量的气象信息为环 境温度、 环 境湿度、 辐照度、 风速、 功 率； ⑶用反距离插值方法计算电站理论发电量初始值； ⑷通过极限学习机使用发电量初始值和气象信息计算发电量 最终值。 2.如权利要求1所述的基于反距离插值和极限学习机的区域光伏发电量计算方法， 其 特征在于： 所述步骤 ⑴进行归一化和预处理的方法是指将发电量数据全部除以发电量数据 中最大值， 得到 了处于0‑1范围的发电量数据。 3.如权利要求1所述的基于反距离插值和极限学习机的区域光伏发电量计算方法， 其 特征在于： 所述步骤 ⑴中输入电站的数量n的确定方法是指根据收集到的各光伏电站功率 数据以及空间信息和气象信息 分别对标准误差和相对误差的分布进行线性拟合， 并以两条 拟合直线的交点作为确定反距离插值 算法输入电站的数量 n。 4.如权利要求1所述的基于反距离插值和极限学习机的区域光伏发电量计算方法， 其 特征在于： 所述步骤 ⑵中计算的电站的确定方法是指以统计分析输入电站的数量n中相对 计算误差最小的电站 为基础， 并根据所有历史发电量数据的相似性和物理距离作为选择标 准， 计算不同电站选择的拟合 误差， 最后以拟合 误差最小的电站输入作为计算的电站。 5.如权利要求1所述的基于反距离插值和极限学习机的区域光伏发电量计算方法， 其 特征在于： 所述 步骤⑶中反距离插值方法的计算 步骤如下： ①选择目标点 ， 确定n个参 考电站 ， 读取目标电站和参 考电站之间的距离 ； ②计算n个参考电站的权 重 ： ； 式中：p为加权幂指数， 取 大于0的常数； ③利用参考电站的测量 值 计算目标电站的发电量 ： 。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 114091329 A 2基于反距离插值和极限学习机的区域光 伏发电量计算方 法 技术领域 [0001]本发明涉及 光伏发电技术领域， 尤其涉及基于反距离插值和极限学习机的区域光 伏发电量计算方法。 背景技术 [0002]发展可再生能源是我国进行能源结构调整的重要内容， 光伏能源具有成本低、 安 装简单、 绿色环保的特点， 是一种主要的可再生能源， 近年来发展十分迅速。 截至2019 年底， 中国并网太阳能发电装机容 量达到20468万 kW， 同比增长17.4%。 [0003]国内外已经开展了不少关于单个光伏电站发电量计算的研究， 但对区域光伏电站 群的发电量进行计算的研究甚少 。 随着我国光伏的迅猛发展， 为了确保大规模光伏电站群 的安全可靠运行， 开展区域性光伏电站群发电量计算的研究非常关键。 目前， 对于发电量计 算的技术， 大多从气象数据出发， 而区域光伏电站运行时收集到的数据往往包括电站之间 的距离信息， 但对这部 分信息的挖掘缺乏， 从而使计算精度下降， 在实际的工程应用中受到 了约束。 因此， 需要从新的角度进 行分析评价， 通过从空间信息和气象信息两个方面挖掘特 征来提高计算精度。 发明内容 [0004]本发明所要解决的技术问题是提供一种简单易行、 工作效率高的基于反距离插值 和极限学习机的区域 光伏发电量计算方法。 [0005]为解决上述问题， 本发明所述的基于反距离插值和极限学习机的区域光伏发电量 计算方法， 包括以下步骤： ⑴收集目标区域各光伏电站功率数据以及空间信息和气象信息， 对采集到的数据 进行归一 化和预处 理； 并确定反距离插值 算法输入电站的数量 n； ⑵对输入变量进行筛 选： 在优化输入电站的数量n之后， 以数据相似性和物理距离作为输入电站的选择标 准确定计算的电站， 最后确定用作输入变量的气象信息为环境温度、 环境湿度、 辐照度、 风 速、 功率； ⑶用反距离插值方法计算电站理论发电量初始值； ⑷通过极限学习机使用发电量初始值和气象信息计算发电量 最终值。 [0006]所述步骤 ⑴进行归一化和预处理的方法是指将发电量数据全部除以发电量数据 中最大值， 得到 了处于0‑1范围的发电量数据。 [0007]所述步骤 ⑴中输入电站的数量n的确定方法是指根据收集到的各光伏电站功率数 据以及空间信息和气象信息 分别对标准误差和相对误差的分布进 行线性拟合， 并以两条拟 合直线的交点作为确定反距离插值 算法输入电站的数量 n。 [0008]所述步骤 ⑵中计算的电站的确定方法是指以统计分析输入电站的数量n中相对计 算误差最小的电站为基础， 并根据所有历史发电量数据的相似性和物理距离作为选择标说　明　书 1/6 页 3 CN 114091329 A 3