技术摘要：
本发明涉及一种分布式光伏短期出力预测的方法，其包括采集光伏配变数据、地理信息及天气情况数据，进行数据预处理，构建预测日的临近日和相似日特征的步骤，对历史发电数据进行小波变换算法分解得到主体序列和细节序列的步骤，依据发电数据和天气数据，将天气分为晴、  全部
背景技术：
太阳能发电的诸多优势，让建设分布式光伏发电系统成为一种趋势，光  伏设备大 范围覆盖。由于光伏出力情况受环境影响较大，且原有发电数据采  集方式频度低，其监控 水平与出力能力受计量装置与通信信道限制，长期处  于弱管理状态，难以实现出力情况的 准确预测，专业部门缺少光伏并网调度、  市场交易依据以及弃光量不断增加等问题，给新 能源消纳以及电力系统的稳  定运行带来阻力。因此对分布式光伏发电系统健康度评估和 短期出力预测具  有重大的理论和现实意义。
技术实现要素：
本发明所要解决的技术问题是提供一种提高分布式发电友好并网水平，  有效降 低弃光率，促进清洁能源消纳，保障电网安全稳定运行的分布式光伏  短期出力预测的方 法。 本发明采用如下技术方案： 本发明采用如下步骤： 步骤一、采集光伏配变数据、地理信息及天气情况数据，进行数据预处  理，构建预 测日的临近日特征和相似日特征； 步骤二、对历史发电数据进行小波变换算法分解得到主体序列和细节序  列； 步骤三、依据发电数据和天气数据，将天气分为晴、阴、雨三类； 步骤四、结合天气数据、临近日、相似日和小波分解结果作为输入特征，  在不同天 气类别内分别利用随机森林回归算法建模得到晴、阴、雨三种预测  模型； 步骤五、判断未来一日天气数据所属天气类别，输入对应天气类别的算  法模型得 到发电数据主体序列和细节序列预测数据； 步骤六、对预测数据进行小波重构，得出分布式光伏未来一天96个时 间点的发电 功率数据。 本发明所述光伏配变数据包括光伏配变档案数据和光伏配变出力数据。 本发明数据预处理包括基于箱线图法的异常值处理、线性回归缺失值处  理以及 最优建模数据自动筛选。 本发明临近日为待测日前N天，临近日特征为提取待测日前N天发电数  据均值； 相似日为与预测日天气类型相似，相似日特征为改进KNN算法提取与待  测日天气 状况最相似的前M日数据均值； 相似日与预测日的距离计算公式如下： 4 CN 111598337 A 说　明　书 2/8 页 其中，x为权重调整系数，依实际数据而定，a、b分别为相似日与预测  日的天气因 素序列； 所述天气因素序列包括最高温度、最低温度、湿度和降水量。 本发明步骤二中利用小波变换算法分解光伏历史发电功率数据，分解得  到主体 序列和细节序列，主体序列和细节序列的计算公式如下： 其中，f(k)是初始数据信号； i是小波分解的层数，当最高分解层数是I时，i＝I-1 ,I-2,…,2,1；  ai 1(f(k))、 di 1(f(k))分别是低、高频分量的多分辨率分析的小波离散逼近系数；  H(2k-m)、G(2k-m)分 别是低、高通的小波分解的滤波器。 本发明步骤三中依据K-Means算法对发电数据进行聚类分析，然后对各  个类别内 对应天气类型进行分类汇总，得到晴、阴、雨三类天气。 K-Means算法是一种无监督聚类算法，采用距离作为相似性评价指标，  认为两个 对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的  对象组成的，因此把得 到紧凑且独立的簇作为最终目标。 本发明步骤六中的小波重构公式为： 式中：aj-1(f(k))为将主体序列和细节序列预测数据经重构生成的结果； h(m-2k)、g(m-2k)分别是低、高通小波重构滤波器。 本发明所述临近日为待测日前5天，临近日特征为提取待测日前10天  发电数据均 值； 数据来源通过HPLC高速载波模块高频采集。 本发明小波变换算法是建立在函数的多尺度逼近和多分辨分析上，将一  组信号 经过小波变换后分解成多个互相正交的小波函数的线性组合,展示  信号的重要特征，在分 析、比较、处理变换系数后,根据新得到的系数去重  构信号。 本发明所述随机森林算法通过组合多个弱分类器，最终结果通过投票或  取均值， 使得整体模型的结果具有较高的精确度和泛化性能。 本发明积极效果如下： 1 .本发明以HPLC高速载波模块高频采集数据作为光伏发电数据来源，  结合地理 信息、天气数据，保证数据源头的实时性、准确性。HPLC模块能够  对海量光伏发电数据进行 5 CN 111598337 A 说　明　书 3/8 页 全量、高速、可靠采集，在感知层实现光伏发电状  态全面感知。 2.为电网调度计划制定、运行方式安排及市场交易等提供支撑，提高光  伏发电消 纳力度。 3.本发明整个分析过程无需人工干预，节约了大量的人力资源，同时还  提高了分 析结果的准确性。 4.本发明充分结合了随机森林、小波变换、K-Means聚类算法与分布式  光伏的自 身特点，算法简单、实用。 5.用电信息采集系统基本实现了全覆盖、全采集，因此本发明具有极强 的可推广 性。 本发明方法提高了分布式发电友好并网水平，有效降低弃光率，促进清 洁能源消 纳，保障电网安全稳定运行，具有极强的可推广性。 附图说明 附图1为本发明光伏短期出力预测流程框图； 附图2为不同天气类型下的发电曲线聚类结果示意图。