(19)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 202111584623.4 (22)申请日 2021.12.2 2 (71)申请人 上海电气分布式能源科技有限公司 地址 200233 上海市徐汇区桂平路680号3 3 幢301-18室 (72)发明人 王玲霞　欧阳丽　周春　夏耀杰　 肖国荣　 (74)专利代理 机构 上海申新 律师事务所 31272 专利代理师 吴轶淳 (51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01) G06F 17/16(2006.01) G06F 17/18(2006.01) G06K 9/62(2022.01) G06Q 10/04(2012.01)G06Q 50/26(2012.01) G01J 1/00(2006.01) G01W 1/02(2006.01) (54)发明名称 一种卡尔曼滤波修正的辐照度预报方法及 系统 (57)摘要 本发明提供一种卡尔曼滤波修正的辐照度 预报方法及系统， 包括： 步骤S1， 采集一目标区域 当前时刻的一实测辐 照度， 并获取目标区域的气 象数据， 将气象数据输入一天气预报模型中预测 得到目标区域的至少一未来时刻 的一预测辐照 度； 步骤S2， 将预测辐照度和实测辐照度输入预 先训练得到的一卡尔曼滤波修正模型中处理得 到未来时刻的一修正后辐照度， 作为目标区域的 辐照度预报结果。 有益效果是本方法及系统通过 采集历史辐照度数据建立卡尔曼滤波修正模型 以对天气预报 模型得到的预测辐照度进行修正， 解决预报准确率低且预测效果差的问题， 对于电 网的平稳运行 具有重要意 义。 权利要求书2页 说明书6页 附图2页 CN 114492160 A 2022.05.13 CN 114492160 A 1.一种卡尔曼 滤波修正的辐照度预报方法， 其特 征在于， 具体包括以下步骤: 步骤S1， 采集一目标 区域当前时刻的一实测辐照度， 并获取所述目标 区域的气象数据， 将所述气象数据输入一天气预报模型中预测得到所述目标区域的至少一未来时刻的一预 测辐照度； 步骤S2， 将所述预测辐照度和所述实测辐照度输入预先训练得到的一卡尔曼滤波修正 模型中处 理得到所述未来时刻的一 修正后辐照度， 作为所述目标区域的辐照度预报结果。 2.根据权利要求1所述的辐照度 预报方法， 其特征在于， 执行所述步骤S1之前包括一模 型训练过程， 具体包括以下步骤： 步骤A1， 获取多个目标区域的多组历史辐照度数据， 每组所述历史辐照度数据包括一 历史预测辐照度数据和一历史实测辐照度数据， 所述历史预测辐照度数据为在所述历史实 测辐照度数据的采集时刻预测得到的所述采集时刻之后的一历史时刻的所述预测 辐照度； 步骤A2， 根据 所述历史预测辐照度数据和所述历史实测辐照度 数据处理得到在所述采 集时刻预测得到的所述历史时刻的一未来预测 辐照度； 步骤A3， 将所述历史预测辐照度数据和所述历史实测辐照度数据作为输入， 将所述未 来预测辐照度作为输出， 训练得到所述 卡尔曼滤波修正模型。 3.根据权利要求2所述的辐照度预报方法， 其特 征在于， 所述 步骤A2之前， 还 包括： 根据一迭代优化策略和一孤立森林算法对各组所述历史辐照度数据进行预处理得到 预处理预测辐照度数据和预处 理实测辐照度数据； 所述步骤A2中， 根据 所述预处理预测辐照度 数据和所述预处理实测辐照度数据处理得 到在所述采集时刻预测得到的所述历史时刻的所述未来预测 辐照度。 4.根据权利要求2所述的辐照度预报方法， 其特 征在于， 所述 步骤A2包括： 步骤A21， 针对每组所述历史辐照度数据， 处理得到所述历史预测辐照度 数据与所述历 史实测辐照度数据之间的一辐照度差值， 并根据所述历史预测辐照度数据处理得到所述采 集时刻的一观测矩阵； 步骤A22， 根据所述辐照度差值和与所述历史实测辐照度数据处理得到所述历史时刻 的一状态向量； 步骤A23， 根据 所述观测矩阵、 所述状态向量和预先设置的一量测噪声处理得到一修订 后差值， 根据所述修订后差值和所述历史实测辐照度数据处理得到在所述采集时刻预测得 到的所述历史时刻的所述未来预测 辐照度。 5.根据权利要求4所述的辐照度 预报方法， 其特征在于， 通过以下计算公式处理得到所 述修订后差值： yt＝Htxt‑1+qt 其中， yt表示所述 修订后差值； Ht表示所述观测矩阵； xt‑1表示所述状态向量； qt表示所述 量测噪声。 6.一种卡尔曼滤波修正的辐照度 预报系统， 其特征在于， 应用于如权利要求1 ‑5中任意 一项所述的辐照度预报方法， 包括：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114492160 A 2一数据采集模块， 用于采集一目标区域当前时刻的一实测辐照度， 并获取所述目标区 域的气象数据， 将所述气象数据输入一 天气预报模型中预测得到所述目标区域的至少一未 来时刻的一预测 辐照度； 一辐照度修正模块， 连接所述数据采集模块， 用于将所述预测辐照度和所述实测辐照 度输入预先训练得到的一卡尔曼滤波修正模型中处理得到所述未来时刻的一修正后辐照 度， 作为所述目标区域的辐照度预报结果。 7.根据权利要求6所述的辐照度预报系统， 其特征在于， 还包括一模型训练模块， 连接 所述辐照度修 正模块， 包括： 一采集单元， 用于获取多个目标区域的多组历史辐照度数据， 每组所述历史辐照度数 据包括一历史预测辐照度数据和一历史实测辐照度数据， 所述历史预测辐照度数据为在所 述历史实测辐照度数据的采集时刻预测得到的所述采集时刻之后的一历史时刻的所述预 测辐照度； 一处理单元， 连接所述采集单元， 用于根据所述历史预测辐照度数据和所述历史实测 辐照度数据处 理得到在所述采集时刻预测得到的所述历史时刻的一未来预测 辐照度； 一训练单元， 连接所述处理单元， 用于将所述历史预测辐照度数据和所述历史实测辐 照度数据作为输入， 将所述未来预测 辐照度作为输出， 训练得到所述 卡尔曼滤波修正模型。 8.根据权利要求7 所述的辐照度预报系统， 其特 征在于， 所述处 理单元包括： 一第一处理子单元， 用于针对每组所述历史辐照度数据， 处理得到所述历史预测辐照 度数据与所述历史实测辐照度数据之 间的一辐照度差值， 并根据所述历史预测辐照度数据 处理得到所述采集时刻的一观测矩阵； 一第二处理子单元， 用于根据 所述辐照度差值和与所述历史实测辐照度 数据处理得到 所述历史时刻的一状态向量； 一第三处理子单元， 分别连接所述第一处理子单元和所述第二处理子单元， 用于根据 所述观测矩阵、 所述状态向量和预先设置的一量测噪声处理得到一修订后差值， 根据所述 修订后差值和所述历史实测辐照度数据处理得到在所述采集时刻预测得到的所述历史时 刻的所述未来预测 辐照度。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114492160 A 3