本发明涉及新能源发电预测，尤其涉及一种高温天气下的区域光伏出力预测方法、装置、设备以及存储介质。
背景技术：
1、近年来光伏发电装机容量快速增长，光伏发电在全国年发电总量中的占比越来越高。但是，由于受到复杂多变的气象因素影响，光伏发电输出功率具有随机性、波动性和间歇性等特点。特别是在高温天气下，光伏场站的出力会在短时间内发生波动，导致电力系统难以在实时过程中保持电源和负载的平衡，使电网面临巨大挑战。因此，精准预测高温天气下的光伏电站功率预测显得尤为重要，预测高温天气下光伏输出功率可为电力调度部门提供可靠的决策依据，提高电网对太阳能等新能源的消纳能力，保证电力系统稳定运行。近年来，虽然针对区域功率预测问题已有大量的相关研究，但是对于高温天气下的区域光伏功率预测开展较少，缺少针对高温天气下的区域光伏功率预测手段。
技术实现思路
1、本发明提供了一种高温天气下的区域光伏出力预测方法、装置、设备以及存储介质，以解决现有技术缺少针对高温天气下的区域光伏功率预测手段的技术问题。
2、为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种高温天气下的区域光伏出力预测方法，包括：
3、对目标电站区域内的各光伏电站进行聚类，将目标电站区域划分为若干汇聚区域，并在每一汇聚区域中选取一光伏电站作为代表电站；
4、获取各代表电站的气象预报数据，并根据所述气象预报数据得到各代表电站在未来时刻的高温情况；其中，所述高温情况为：代表电站在各未来时刻下是否为高温天气；
5、将各代表电站的气象预报数据和高温情况输入预设的对应代表电站的功率预测模型，以使所述功率预测模型根据所述气象预报数据和高温情况，对代表电站在未来高温天气下的光伏发电功率进行预测，输出对应的代表电站在未来高温天气下的预测光伏发电功率；
6、根据各代表电站在未来高温天气下的预测光伏发电功率，计算得到各汇聚区域在未来高温天气下的预测光伏发电功率，继而将所有汇聚区域在未来高温天气下的预测光伏发电功率的和，作为目标电站区域在未来高温天气下的总预测光伏发电功率。
7、作为优选方案，所述对目标电站区域内的各光伏电站进行聚类，将目标电站区域划分为若干汇聚区域，包括：
8、获取目标电站区域内的各光伏电站的历史光伏发电功率；
9、根据预设的肘部法则确定目标电站区域内的聚类个数，并随机将与所述聚类个数相同数量的光伏电站作为质心；
10、根据各光伏电站的历史光伏发电功率，计算每一光伏电站到各质心的欧氏距离，继而将各光伏电站分配到与最小欧氏距离对应的质心所在的簇，并将每个簇的质心更新为簇内所有光伏电站的平均值，直至所有光伏电站的簇分配结果不再改变，得到与所述聚类个数相同数量的簇，将每个簇作为汇聚区域。
11、作为优选方案，所述欧氏距离的计算公式为：
12、
13、x＝{x1,x2，...，xm}；
14、y＝{y1，y2，...，ym}；
15、其中，x表示光伏电站的历史光伏发电功率时间序列，y表示作为质心的光伏电站的历史光伏发电功率时间序列，xi表示第i时刻光伏电站的历史光伏发电功率值，yi表示第i时刻作为质心的光伏电站的历史光伏发电功率值，m表示时间序列长度。
16、作为优选方案，所述在每一汇聚区域中选取一光伏电站作为代表电站，包括：
17、根据各光伏电站的历史光伏发电功率，计算得到每一汇聚区域的总历史光伏发电功率；
18、对于每一汇聚区域，计算汇聚区域内各光伏电站的历史光伏发电功率与汇聚区域的总历史光伏发电功率之间的皮尔逊相关系数，将与汇聚区域的总历史光伏发电功率之间的皮尔逊相关系数最大的光伏电站，作为汇聚区域的代表电站。
19、作为优选方案，所述功率预测模型的生成，包括：
20、获取各代表电站的历史光伏发电功率以及历史气象预报数据，并根据所述历史气象预报数据得到各代表电站在历史时刻的历史高温情况；
21、根据所述历史光伏发电功率、历史气象预报数据以及历史高温情况，生成对应的模型训练集；
22、对预设的gridsearchcv库进行网格搜索，得到对应的最优模型参数；
23、根据所述模型训练集、所述最优模型参数以及预设的lightgbm算法，将所述最优模型参数作为预设的lightgbm回归模型的模型参数，以各代表电站的历史气象预报数据和历史高温情况为输入，以对应代表电站的历史光伏发电功率为输出，对所述lightgbm回归模型进行训练，得到对应的功率预测模型。
24、作为优选方案，所述对预设的gridsearchcv库进行网格搜索，得到对应的最优模型参数，包括：
25、定义一参数空间；
26、生成所述参数空间对应的所有超参数组合；
27、将所述模型训练集按照预设的比例进行划分，划分为新的训练集和验证集，对于每一超参数组合，根据超参数组合和所述训练集，对lightgbm回归模型进行训练，并根据所述验证集计算超参数组合下的负均方误差，选取负均方误差最大的超参数组合作为对应的最优模型参数。
28、作为优选方案，所述根据各代表电站在未来高温天气下的预测光伏发电功率，计算得到各汇聚区域在未来高温天气下的预测光伏发电功率，包括：
29、将各代表电站在未来高温天气下的预测光伏发电功率输入预设的汇聚区域功率计算模型，以使所述汇聚区域功率计算模型根据各代表电站在未来高温天气下的预测光伏发电功率，对汇聚区域在未来高温天气下的预测光伏发电功率进行计算，输出各汇聚区域在未来高温天气下的预测光伏发电功率。
30、在上述实施例的基础上，本发明另一实施例提供了一种高温天气下的区域光伏出力预测装置，包括：目标电站区域聚类模块、气象预报数据获取模块、代表电站光伏发电功率预测模块以及总预测光伏发电功率计算模块；
31、所述目标电站区域聚类模块，用于对目标电站区域内的各光伏电站进行聚类，将目标电站区域划分为若干汇聚区域，并在每一汇聚区域中选取一光伏电站作为代表电站；
32、所述气象预报数据获取模块，用于获取各代表电站的气象预报数据，并根据所述气象预报数据得到各代表电站在未来时刻的高温情况；其中，所述高温情况为：代表电站在各未来时刻下是否为高温天气；
33、所述代表电站光伏发电功率预测模块，用于将各代表电站的气象预报数据和高温情况输入预设的对应代表电站的功率预测模型，以使所述功率预测模型根据所述气象预报数据和高温情况，对代表电站在未来高温天气下的光伏发电功率进行预测，输出对应的代表电站在未来高温天气下的预测光伏发电功率；
34、所述总预测光伏发电功率计算模块，用于根据各代表电站在未来高温天气下的预测光伏发电功率，计算得到各汇聚区域在未来高温天气下的预测光伏发电，继而将所有汇聚区域在未来高温天气下的预测光伏发电功率的和，作为目标电站区域在未来高温天气下的总预测光伏发电功率。
35、在上述实施例的基础上，本发明又一实施例提供了一种电子设备，所述设备包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述发明实施例所述的高温天气下的区域光伏出力预测方法。
36、在上述实施例的基础上，本发明又一实施例提供了一种存储介质，所述存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述存储介质所在设备执行上述发明实施例所述的高温天气下的区域光伏出力预测方法。
37、相比于现有技术，本发明实施例具有如下有益效果：
38、本发明提供了一种高温天气下的区域光伏出力预测方法，对目标电站区域内的各光伏电站进行聚类，将目标电站区域划分为若干汇聚区域，并在每一汇聚区域中选取一光伏电站作为代表电站；获取各代表电站的气象预报数据，并根据所述气象预报数据得到各代表电站在未来时刻的高温情况；将各代表电站的气象预报数据和高温情况输入预设的对应代表电站的功率预测模型，以使所述功率预测模型根据所述气象预报数据和高温情况，对代表电站在未来高温天气下的光伏发电功率进行预测，输出对应的代表电站在未来高温天气下的预测光伏发电功率；根据各代表电站在未来高温天气下的预测光伏发电功率，计算得到各汇聚区域在未来高温天气下的预测光伏发电功率，继而将所有汇聚区域在未来高温天气下的预测光伏发电功率的和，作为目标电站区域在未来高温天气下的总预测光伏发电功率。通过本发明，可以对高温天气下的区域光伏功率进行预测，进而提高区域光伏功率预测的准确性。
1.一种高温天气下的区域光伏出力预测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的高温天气下的区域光伏出力预测方法，其特征在于，所述对目标电站区域内的各光伏电站进行聚类，将目标电站区域划分为若干汇聚区域，包括：
3.如权利要求2所述的高温天气下的区域光伏出力预测方法，其特征在于，所述欧氏距离的计算公式为：
4.如权利要求3所述的高温天气下的区域光伏出力预测方法，其特征在于，所述在每一汇聚区域中选取一光伏电站作为代表电站，包括：
5.如权利要求1所述的高温天气下的区域光伏出力预测方法，其特征在于，所述功率预测模型的生成，包括：
6.如权利要求5所述的高温天气下的区域光伏出力预测方法，其特征在于，所述对预设的gridsearchcv库进行网格搜索，得到对应的最优模型参数，包括：
7.如权利要求1所述的高温天气下的区域光伏出力预测方法，其特征在于，所述根据各代表电站在未来高温天气下的预测光伏发电功率，计算得到各汇聚区域在未来高温天气下的预测光伏发电功率，包括：
8.一种高温天气下的区域光伏出力预测装置，其特征在于，包括：目标电站区域聚类模块、气象预报数据获取模块、代表电站光伏发电功率预测模块以及总预测光伏发电功率计算模块；
9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7中任意一项所述的高温天气下的区域光伏出力预测方法。
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述存储介质所在设备执行如权利要求1至7中任意一项所述的高温天气下的区域光伏出力预测方法。
