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申请/专利权人：水电水利规划设计总院有限公司

摘要：本发明公开了多时间尺度贝叶斯风电光伏出力预测方法，涉及可再生能源管理技术领域，方法包括：读取目标光伏电站与目标风电站的并网出力记录，进行多时间尺度划分，确定多组并网出力记录；以机组配置与换能效率为约束，训练换能出力预测模型；采集实时环境特征，传输至所述换能出力预测模型进行预测分支匹配与出力预测，确定出力预测数据；连接电网管理系统，挖掘周期性的并网消纳库；识别所述预测概率，遍历所述并网消纳库匹配节点并网消纳能力，结合贝叶斯算法计算确定并网消纳概率；进行并网调度管理，解决了现有技术中存在的风电光伏出力预测工作由于基于单一时间尺度进行预测而导致预测精确度差的问题，为电网的稳定运行提供有力支持。

主权项：1.多时间尺度贝叶斯风电光伏出力预测方法，其特征在于，方法包括：读取目标光伏电站与目标风电站的并网出力记录，进行多时间尺度划分，确定多组并网出力记录；基于所述多组并网出力记录，以机组配置与换能效率为约束，训练换能出力预测模型，其中，所述换能出力预测模型包括映射于所述多时间尺度的N个并行预测分支；采集实时环境特征，传输至所述换能出力预测模型进行预测分支匹配与出力预测，确定出力预测数据，所述出力预测数据包括出力预测值与预测概率；连接电网管理系统，挖掘周期性的并网消纳库，其中，所述并网消纳库包括多个周期节点；识别所述预测概率，遍历所述并网消纳库进行周期节点匹配，确定节点并网消纳能力，结合贝叶斯算法计算确定并网消纳概率；将所述出力预测数据与所述并网消纳概率作为目标预测结果，进行并网调度管理；其中，基于所述多组并网出力记录，以机组配置与换能效率为约束，训练换能出力预测模型，包括：识别一组并网出力记录，提取光伏并网记录与风电并网记录；基于所述光伏并网记录，以光伏机组配置与换能效率为约束，监督训练光伏预测单元；基于所述风电并网记录，以风电机组配置与换能效率为约束，监督训练风电预测单元；并行配置所述光伏预测单元与所述风电预测单元，作为第一并行预测分支，所述第一并行预测分支标识有映射时间尺度；其中，所述进行预测分支匹配与出力预测，包括：基于所述实时环境特征，遍历所述换能出力预测模型的所述N个并行预测分支，匹配确定目标预测分支；识别所述实时环境特征，划分确定风电环境特征与光伏环境特征；将所述光伏环境特征输入所述目标预测分支的光伏预测单元，将所述风电环境特征输入所述风电预测单元，进行换能出力预测，确定所述出力预测数据；其中，连接电网管理系统，挖掘周期性的并网消纳库，包括：连接所述电网管理系统，调取预定时区内的并网消纳数据；基于所述并网消纳数据，搭建消纳趋势曲线；识别所述消纳趋势曲线，确定多个周期节点并确定消纳能力，整合构建所述并网消纳库，其中，所述消纳能力为区间数据；其中，所述进行并网调度管理，包括：识别所述目标预测结果，配置并网调度方案；其中，所述并网调度方案配置方式包括：若所述出力预测数据大于所述并网消纳能力，且所述并网消纳概率达标，配置余电存储方案；若所述出力预测数据小于所述并网消纳能力，且所述并网消纳概率达标，配置并网调度方案。

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