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摘要：本发明公开了一种考虑云团影响的光伏功率预测误差评价方法。本发明的方法包括：首先，采用旋转门算法将光伏实际功率序列和光伏预测功率序列分别按照总体变化趋势分割为不同长度的波动段，利用K‑means聚类算法根据波动段的特征参数进行聚类分析，对波动段类型进行合理划分，并从中挑选出光伏实际功率与预测功率受到云团影响发生跌落的波动段。再计算光伏出力预测与实际出力之间的误差的评判指标，利用TOPSIS算法构建光伏功率预测综合评价方法，最终得到不同预测模型的综合评价分数。本发明技术方案更加符合实际气象环境变化，能够提供更真实的光伏功率预测能力评估，为挑选最优预测模型提供有效的评价依据。

主权项：1.一种考虑云团影响的光伏功率预测误差评价方法，其特征在于，包括：步骤一：输入光伏电站实际功率数据PM与光伏电站预测功率数据PP，采用旋转门算法划分功率波动段，根据波动率、波动标准差、平均波动程度三大特征参数采用K-means聚类算法对波动段进行分类；步骤二：从步骤一分类得到的不同类型波动段中，提取受云团影响发生跌落的波动段，得到光伏受云团影响而跌落的时刻tdrop与预测到光伏将受云团影响而跌落的时刻tfore，计算得到的光伏受云团影响而跌落的深度真实值PM,drop和光伏受云团影响而跌落的深度预测值PP,drop；步骤三：计算光伏出力预测与实际出力之间的误差的评判指标，评判指标包括：均方根误差RMSE、相对绝对值平均误差MAE、相对误差均值ME、合格率QR、准确率ACC、相关系数r、跌落预判时间Tpre和跌落预测准确率RMSEdrop；根据跌落深度、频率和持续时间对于新型电力系统产生的不同影响，对不同样本点i的赋予不同的权重ρi，将每个样本点的指标进行加权，则上述8个评判指标改为带权重的评价指标，分别为带权均方根误差RMSEρ、带权相对绝对值平均误差MAEρ、带权相对误差均值MEρ、带权合格率QR,ρ、带权准确率ACCρ、带权相关系数rρ、带权跌落预判时间Tpre,ρ和带权跌落预测准确率RMSEdrop,ρ；步骤四：对不同预测模型的评价指标数据进行正向化与标准化处理，得到评分矩阵Z，采用TOPSIS算法对不同预测模型的预测效果进行综合评价，得到综合评价分数S。

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