一种光伏系统的输出功率预测方法及相关设备与流程

1.本发明涉及新能源技术领域，尤其涉及一种光伏系统的输出功率预测方法及相关设备。


背景技术：

2.光伏电站输出功率具有高度的随机性、波动性和间歇性等特点，大规模接入电网会对电网的安全、稳定运行及电能质量带来严峻挑战，因此，预测光伏电站输出功率对其可靠接入电网具有重要意义。现有的光伏电站输出功率预测方法是将光照强度作为分析数据进行预测，分析数据的种类单一，因此预测结果的可靠性和准确性较低。


技术实现要素：

3.本发明提供一种光伏系统的输出功率预测方法及相关设备，用以解决现有技术中光伏电站输出功率预测方法是将光照强度作为分析数据进行预测，分析数据的种类单一，因此预测结果的可靠性和准确性较低的缺陷。
4.本发明提供一种光伏系统的输出功率预测方法，包括：获取光伏系统对应的目标区域的多个环境信息，其中，各所述环境信息分别对应不同的模态；获取各所述环境信息的语义模板，根据各所述语义模板获取各所述环境信息分别对应的语义信息，其中，每一所述环境信息的所述语义模板用于反映所述环境信息对应的多个基础信息类别；根据各所述环境信息的所述语义信息确定各所述环境信息分别对应的重编码数据，其中，各所述重编码数据的数据格式一致；将各所述重编码数据输入目标预测模型，得到所述光伏系统对应的预测输出功率。
5.根据本发明提供的一种光伏系统的输出功率预测方法，所述根据各所述语义模板获取各所述环境信息分别对应的语义信息，包括：针对每一所述环境信息，获取所述环境信息对应的特征信息；根据所述特征信息对所述环境信息的所述语义模板中的多个填充区进行填充，得到所述语义信息，其中，各所述填充区分别对应不同的基础信息类别。
6.根据本发明提供的一种光伏系统的输出功率预测方法，所述根据各所述环境信息的所述语义信息确定各所述环境信息分别对应的重编码数据，包括：针对每一所述环境信息，获取所述环境信息的所述语义信息中各所述填充区分别对应的映射表和填充内容，其中，所述映射表包括多个标准填充内容和各所述标准填充内容分别对应的编码；根据各所述填充区的所述映射表和所述填充内容，确定各所述填充区分别对应的目标编码；
根据各所述目标编码，确定所述环境信息对应的所述重编码数据。
7.根据本发明提供的一种光伏系统的输出功率预测方法，所述根据各所述填充区的所述映射表和所述填充内容，确定各所述填充区分别对应的目标编码，包括：针对每一所述填充区，获取所述填充区对应的所述填充内容和所述填充区对应的各所述标准填充内容之间的相似度；根据各所述标准填充内容分别对应的所述相似度，确定目标标准填充内容；根据所述目标标准填充内容对应的所述编码，确定所述填充区对应的所述目标编码。
8.根据本发明提供的一种光伏系统的输出功率预测方法，所述多个环境信息包括天空图像数据、环境温度数据以及空气质量指数中的至少两种。
9.根据本发明提供的一种光伏系统的输出功率预测方法，所述目标预测模型为注意力模型，所述将各所述重编码数据输入目标预测模型，得到所述光伏系统对应的预测输出功率，包括：根据各所述环境信息确定所述目标区域的环境状态，根据所述环境状态确定各所述重编码数据分别对应的权重标签；对含有所述权重标签的各所述重编码数据进行拼接，得到权重编码数据；将所述权重编码数据输入所述目标预测模型，得到所述预测输出功率。
10.根据本发明提供的一种光伏系统的输出功率预测方法，所述根据各所述环境信息确定所述目标区域的环境状态，包括：获取各所述环境信息分别对应的特征信息；将各所述特征信息输入状态分类模型，得到所述环境状态。
11.本发明还提供一种光伏系统的输出功率预测装置，包括：数据获取模块，用于获取光伏系统对应的目标区域的多个环境信息，其中，各所述环境信息分别对应不同的模态；语义获取模块，用于获取各所述环境信息的语义模板，根据各所述语义模板获取各所述环境信息分别对应的语义信息，其中，每一所述环境信息的所述语义模板用于反映所述环境信息对应的多个基础信息类别；数据编码模块，用于根据各所述环境信息的所述语义信息确定各所述环境信息分别对应的重编码数据，其中，各所述重编码数据的数据格式一致；功率预测模块，用于将各所述重编码数据输入目标预测模型，得到所述光伏系统对应的预测输出功率。
12.本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述任一种所述光伏系统的输出功率预测方法。
13.本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述光伏系统的输出功率预测方法。
14.本发明提供的一种光伏系统的输出功率预测方法及相关设备，通过获取光伏系统对应的目标区域的多个环境信息，其中，各所述环境信息分别对应不同的模态；获取各所述环境信息的语义模板，根据各所述语义模板获取各所述环境信息分别对应的语义信息，其
中，每一所述环境信息的所述语义模板用于反映所述环境信息对应的多个基础信息类别；根据各所述环境信息的所述语义信息确定各所述环境信息分别对应的重编码数据，其中，各所述重编码数据的数据格式一致；将各所述重编码数据输入目标预测模型，得到所述光伏系统对应的预测输出功率。本发明通过多种环境信息共同预测光伏系统的输出功率，可以提高预测结果的准确性和可靠性。
附图说明
15.为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
16.图1是本发明提供的光伏系统的输出功率预测方法的流程示意图；图2是本发明提供的光伏系统的输出功率预测装置的结构示意图；图3是本发明提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
17.为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
18.下面结合图1描述本发明的一种光伏系统的输出功率预测方法，所述方法包括步骤：s100、获取光伏系统对应的目标区域的多个环境信息，其中，各所述环境信息分别对应不同的模态；s200、获取各所述环境信息的语义模板，根据各所述语义模板获取各所述环境信息分别对应的语义信息，其中，每一所述环境信息的所述语义模板用于反映所述环境信息对应的多个基础信息类别；s300、根据各所述环境信息的所述语义信息确定各所述环境信息分别对应的重编码数据，其中，各所述重编码数据的数据格式一致；s400、将各所述重编码数据输入目标预测模型，得到所述光伏系统对应的预测输出功率。
19.具体地，光伏系统是一种可以基于太阳辐射、光照自行产生电能的新能源系统，因此光伏系统的运作高度依赖于其所在地区的环境状况。本实施例中布设有光伏系统的每一区域均可作为目标区域。目标区域内可以采集到多种模态的环境信息，例如环境温度、环境空气质量、天空图像等等，用于反映目标区域内的环境情况。本实施例预先构建了一个目标预测模型，目标预测模型的输入是多模态的环境信息，输出是光伏系统的预测输出功率。为了实现多种环境信息的融合，针对每一种环境信息，通过该环境信息对应的语义模板提取该环境信息的语义信息。然后根据语义信息进行重编码，得到该环境信息的重编码数据，从而使得各环境信息的模态统一。最后将各重编码数据输入预先经过训练的目标预测模型，
由于目标预测模型经过大量训练数据训练，已经学习了输入输出之间的复杂映射关系，因此可以基于输入的各重编码数据自动预测出光伏系统在当前环境下的输出功率，即得到预测输出功率。本实施例通过多种不同模态的环境信息共同预测光伏系统的输出功率，可以提高预测结果的准确性和可靠性。
20.举例说明，假设多个环境信息包括目标区域的天空图像、温度数据、风声音频。通过天空图像的语义模板提取天空图像的语义信息为多云量-均匀云分布-深蓝天空颜色，根据该语义信息确定重编码数据1；通过温度数据的语义模板提取温度数据的语义信息为高温，根据该语义信息确定重编码数据2；通过风声音频的语义模板提取天空图像的语义信息为强风力-高风速，根据该语义信息确定重编码数据3。然后将重编码数据1、2、3输入目标预测模型，得到光伏系统的预测输出功率为1千瓦。
21.在一种实现方式中，所述根据各所述语义模板获取各所述环境信息分别对应的语义信息，包括：针对每一所述环境信息，获取所述环境信息对应的特征信息；根据所述特征信息对所述环境信息的所述语义模板中的多个填充区进行填充，得到所述语义信息，其中，各所述填充区分别对应不同的基础信息类别。
22.具体地，本实施例预先针对每一模态的环境信息，都设定了其对应的语义模板。语义模板中包含有多个填充区，每一填充区对应该环境信息的一个重要的基础信息类别。获取到该环境信息以后，对该环境信息进行特征提取，得到该环境信息的特征信息。然后基于特征信息对语义模板中的每个填充区一一进行填充，得到该环境信息的语义信息。本实施例通过模板填充的方式可以快速提取出环境信息的重要语义信息，在保障信息的完整性的同时还能简化信息量，提高后续预测结果的可靠性和目标预测模型的处理效率。
23.举例说明，假设多个环境信息包括目标区域的天空图像、温度数据、风声音频。语义模板中【】表示填充位。天空图像的语义模板为【】云量-【】云分布-【】天空颜色，提取出的语义信息为【多】云量-【均匀】云分布-【深蓝】天空颜色，根据该语义信息确定重编码数据1；温度数据的语义模板为【】温，提取出的语义信息为【高】温，根据该语义信息确定重编码数据2；风声音频的语义模板为【】风力-【】风速，提取出的语义信息为【强】风力-【高】风速。
24.在一种实现方式中，所述根据各所述环境信息的所述语义信息确定各所述环境信息分别对应的重编码数据，包括：针对每一所述环境信息，获取该环境信息的所述语义信息中各所述填充区分别对应的映射表和填充内容，其中，所述映射表包括多个标准填充内容和各所述标准填充内容分别对应的编码；根据各所述填充区的所述映射表和所述填充内容，确定各所述填充区分别对应的目标编码；根据各所述目标编码，确定所述环境信息对应的所述重编码数据。
25.具体地，为了实现快速编码，本实施例预先针对每一填充区都设置了该填充区对应的映射表，映射表用于反映预设的多个标准填充内容和各自对应的编码，将该填充区对应的填充内容与该映射表进行比对，即可快速确定该填充内容对应的目标编码。
26.举例说明，云量对应的填充区的映射表如下表1所示，云分布对应的填充区的映射表如下表2所示，天空颜色对应的填充区的映射表如下表3所示。
27.表1.云量对应的填充区的映射表。
28.表2.云分布对应的填充区的映射表。
29.表3.天空颜色对应的填充区的映射表。
30.若天空图像提取出的语义信息为【多】云量-【均匀】云分布-【深蓝】天空颜色，根据表1确定【多】云量的目标编码为3，根据表2确定【均匀】云分布的目标编码为01，根据表3确定【深蓝】天空颜色的目标编码为003，则天空图像对应的重编码数据为3-01-003。
31.在一种实现方式中，所述根据各所述填充区的所述映射表和所述填充内容，确定各所述填充区分别对应的目标编码，包括：针对每一所述填充区，获取所述填充区对应的所述填充内容和所述填充区对应的各所述标准填充内容之间的相似度；根据各所述标准填充内容分别对应的所述相似度，确定目标标准填充内容；根据所述目标标准填充内容对应的所述编码，确定所述填充区对应的所述目标编码。
32.具体地，本实施例中填充内容和映射表的比对过程，实际是计算填充内容与该映射表中各标准填充内容之间的相似度，最后将相似度最高的标准填充内容作为当前的填充内容对应的匹配对象。通过匹配对象在映射表中的编码确定当前的填充内容对应的目标编码。本实施例用过相似度计算的方式可以快速确定填充内容对应的编码，提高编码效率。
33.在一种实现方式中，所述环境信息包括天空图像、温度数据以及风声音频。
34.具体地，由于云量的多少、分布情况等信息会影响光伏系统的效率和产量，而天空图像可以直观地反映出云量相关的信息，因此本实施例将天空图像作为一种模态的环境信息。其次，光伏效率受环境温度的影响也很大，气温过高会导致光伏系统的输出功率下降，发电量也会随之降低，因此本实施例也将温度数据作为一种模态的环境信息。此外，风能也会对光伏系统的温度产生影响。通常来说，光伏系统的表面温度比环境空气高，风会冷却光伏系统，从而提高光伏系统在温暖环境中的效率和产量，因此本实施例也将风声音频作为一种模态的环境信息。
35.在一种实现方式中，所述目标预测模型为注意力模型，所述将各所述重编码数据输入目标预测模型，得到所述光伏系统对应的预测输出功率，包括：根据各所述环境信息确定所述目标区域的环境状态，根据所述环境状态确定各所述重编码数据分别对应的权重标签；
对含有所述权重标签的各所述重编码数据进行拼接，得到权重编码数据；将所述权重编码数据输入所述目标预测模型，得到所述预测输出功率。
36.具体地，光伏效率受多种因素影响，各影响因素在不同环境状态下对光伏系统的输出功率的影响程度不同，因此在预测输出功率时，需要先判断当前的环境状态，再确定各环境信息对预测结果的影响程度，进而赋予各环境信息不同的权重标签，以提高预测结果的准确性。例如在高温的环境状态下，温度对光伏效率的影响明显大于其他影响因素，则温度数据的权重将明显大于其他模态的环境信息的权重；在强风的环境状态下，风速/风力对光伏效率的影响明显大于其他影响因素，则风声音频的权重将明显大于其他模态的环境信息的权重。将含有权重标签的各重编码数据拼接起来，即得到权重编码数据。最后将其输入采用注意力模型构建的目标预测模型中。目标预测模型可以根据不同编码数据的权重赋予不同的关注度，从而将更多的关注度放到重要程度更高的编码数据上，最后输出可靠性高、准确性高的预测输出功率。
37.在一种实现方式中，所述根据各所述环境信息确定所述目标区域的环境状态，包括：获取各所述环境信息分别对应的特征信息；将各所述特征信息输入状态分类模型，得到所述环境状态。
38.具体地，本实施例预先训练了一个状态分类模型，状态分类模型的输入数据是多模态的环境信息的特征信息，输出数据是当前的环境状态。由于状态分类模型经过大量训练数据训练，已经学习了输入输出之间的复杂映射关系，因此可以基于输入的多模态的环境信息准确判断当前的环境状态。本实施例将深度学习技术和环境信息相结合，可以快速、准确地判断出当前的环境状态。
39.下面对本发明提供的光伏系统的输出功率预测装置进行描述，下文描述的光伏系统的输出功率预测装置与上文描述的光伏系统的输出功率预测方法可相互对应参照。
40.如图2所示，所述装置包括：数据获取模块210，用于获取光伏系统对应的目标区域的多个环境信息，其中，各所述环境信息分别对应不同的模态；语义获取模块220，用于获取各所述环境信息的语义模板，根据各所述语义模板获取各所述环境信息分别对应的语义信息，其中，每一所述环境信息的所述语义模板用于反映所述环境信息对应的多个基础信息类别；数据编码模块230，用于根据各所述环境信息的所述语义信息确定各所述环境信息分别对应的重编码数据，其中，各所述重编码数据的数据格式一致；功率预测模块240，用于将各所述重编码数据输入目标预测模型，得到所述光伏系统对应的预测输出功率。
41.图3示例了一种电子设备的实体结构示意图，如图3所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)310、通信接口(communications interface)320、存储器(memory)330和通信总线340，其中，处理器310，通信接口320，存储器330通过通信总线340完成相互间的通信。处理器310可以调用存储器330中的逻辑指令，以执行光伏系统的输出功率预测方法，该方法包括：获取光伏系统对应的目标区域的多个环境信息，其中，各所述环境信息分别对应不同的模态；
获取各所述环境信息的语义模板，根据各所述语义模板获取各所述环境信息分别对应的语义信息，其中，每一所述环境信息的所述语义模板用于反映所述环境信息对应的多个基础信息类别；根据各所述环境信息的所述语义信息确定各所述环境信息分别对应的重编码数据，其中，各所述重编码数据的数据格式一致；将各所述重编码数据输入目标预测模型，得到所述光伏系统对应的预测输出功率。
42.此外，上述的存储器330中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括多个指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器（rom，read-only memory）、随机存取存储器（ram，random access memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
43.又一方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各方法提供的光伏系统的输出功率预测方法，该方法包括：获取光伏系统对应的目标区域的多个环境信息，其中，各所述环境信息分别对应不同的模态；获取各所述环境信息的语义模板，根据各所述语义模板获取各所述环境信息分别对应的语义信息，其中，每一所述环境信息的所述语义模板用于反映所述环境信息对应的多个基础信息类别；根据各所述环境信息的所述语义信息确定各所述环境信息分别对应的重编码数据，其中，各所述重编码数据的数据格式一致；将各所述重编码数据输入目标预测模型，得到所述光伏系统对应的预测输出功率。
44.以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
45.通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如rom/ram、磁碟、光盘等，包括多个指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
46.最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可
以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

技术特征：
1.一种光伏系统的输出功率预测方法，其特征在于，包括：获取光伏系统对应的目标区域的多个环境信息，其中，各所述环境信息分别对应不同的模态；获取各所述环境信息的语义模板，根据各所述语义模板获取各所述环境信息分别对应的语义信息，其中，每一所述环境信息的所述语义模板用于反映所述环境信息对应的多个基础信息类别；根据各所述环境信息的所述语义信息确定各所述环境信息分别对应的重编码数据，其中，各所述重编码数据的数据格式一致；将各所述重编码数据输入目标预测模型，得到所述光伏系统对应的预测输出功率。2.根据权利要求1所述的光伏系统的输出功率预测方法，其特征在于，所述根据各所述语义模板获取各所述环境信息分别对应的语义信息，包括：针对每一所述环境信息，获取所述环境信息对应的特征信息；根据所述特征信息对所述环境信息的所述语义模板中的多个填充区进行填充，得到所述语义信息，其中，各所述填充区分别对应不同的基础信息类别。3.根据权利要求2所述的光伏系统的输出功率预测方法，其特征在于，所述根据各所述环境信息的所述语义信息确定各所述环境信息分别对应的重编码数据，包括：针对每一所述环境信息，获取所述环境信息的所述语义信息中各所述填充区分别对应的映射表和填充内容，其中，所述映射表包括多个标准填充内容和各所述标准填充内容分别对应的编码；根据各所述填充区的所述映射表和所述填充内容，确定各所述填充区分别对应的目标编码；根据各所述目标编码，确定所述环境信息对应的所述重编码数据。4.根据权利要求3所述的光伏系统的输出功率预测方法，其特征在于，所述根据各所述填充区的所述映射表和所述填充内容，确定各所述填充区分别对应的目标编码，包括：针对每一所述填充区，获取所述填充区对应的所述填充内容和所述填充区对应的各所述标准填充内容之间的相似度；根据各所述标准填充内容分别对应的所述相似度，确定目标标准填充内容；根据所述目标标准填充内容对应的所述编码，确定所述填充区对应的所述目标编码。5.根据权利要求1所述的光伏系统的输出功率预测方法，其特征在于，所述多个环境信息包括天空图像数据、环境温度数据以及空气质量指数中的至少两种。6.根据权利要求1所述的光伏系统的输出功率预测方法，其特征在于，所述目标预测模型为注意力模型，所述将各所述重编码数据输入目标预测模型，得到所述光伏系统对应的预测输出功率，包括：根据各所述环境信息确定所述目标区域的环境状态，根据所述环境状态确定各所述重编码数据分别对应的权重标签；对含有所述权重标签的各所述重编码数据进行拼接，得到权重编码数据；将所述权重编码数据输入所述目标预测模型，得到所述预测输出功率。7.根据权利要求6所述的光伏系统的输出功率预测方法，其特征在于，所述根据各所述环境信息确定所述目标区域的环境状态，包括：
获取各所述环境信息分别对应的特征信息；将各所述特征信息输入状态分类模型，得到所述环境状态。8.一种光伏系统的输出功率预测装置，其特征在于，包括：数据获取模块，用于获取光伏系统对应的目标区域的多个环境信息，其中，各所述环境信息分别对应不同的模态；语义获取模块，用于获取各所述环境信息的语义模板，根据各所述语义模板获取各所述环境信息分别对应的语义信息，其中，每一所述环境信息的所述语义模板用于反映所述环境信息对应的多个基础信息类别；数据编码模块，用于根据各所述环境信息的所述语义信息确定各所述环境信息分别对应的重编码数据，其中，各所述重编码数据的数据格式一致；功率预测模块，用于将各所述重编码数据输入目标预测模型，得到所述光伏系统对应的预测输出功率。9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述光伏系统的输出功率预测方法。10.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述光伏系统的输出功率预测方法。

技术总结
本发明提供一种光伏系统的输出功率预测方法及相关设备，涉及新能源技术领域。其中方法包括：获取光伏系统对应的目标区域的多个环境信息，其中，各所述环境信息分别对应不同的模态；获取各所述环境信息的语义模板，根据各所述语义模板获取各所述环境信息分别对应的语义信息，其中，每一所述环境信息的所述语义模板用于反映所述环境信息对应的多个基础信息类别；根据各所述环境信息的所述语义信息确定各所述环境信息分别对应的重编码数据，各所述重编码数据的数据格式一致；将各所述重编码数据输入目标预测模型，得到所述光伏系统对应的预测输出功率。本发明通过多种环境信息共同预测光伏系统的输出功率，可以提高预测结果的准确性和可靠性。准确性和可靠性。准确性和可靠性。


技术研发人员：苏明辉 楚俊昌 李瑞平 江朋 李进
受保护的技术使用者：深圳航天科创泛在电气有限公司
技术研发日：2023.08.10
技术公布日：2023/9/9