(19)中华 人民共和国 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 202111664823.0 (22)申请日 2021.12.31 (71)申请人 重庆跃达电力设备有限公司 地址 400000 重庆市江北区港城东路2号5 幢5-1 (72)发明人 吴跃波　李远亮　王林立　朱征勇　 陈娅　 (74)专利代理 机构 重庆强大凯创专利代理事务 所(普通合伙) 50217 代理人 赵玉乾 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) (54)发明名称 基于大数据的光伏发电量预测方法、 系统及 存储介质 (57)摘要 本发明涉及光伏发电技术领域， 公开了于大 数据的光伏发电量预测方法、 系统及存储介质， 该方法包括： S1： 获取光伏安装处的地理位置和 安装区域； S2： 根据地理位置获取当地的气象数 据； S3： 根据气象数据计算得出当地的年均有效 光照时间； S4： 根据安装区域生成光伏阵列的排 布方案； S5： 将年均有效光照时间引入光伏阵列 的排布方案， 计算得出光伏阵列的预测年发电 量。 通过大数据分析当地光照情况， 结合光伏安 装位置的具体情况进行光伏发电量的预测， 得到 更准确的预测结果， 并且免去了人工采集数据和 计算的步骤， 节省了大量精力。 权利要求书2页 说明书6页 附图1页 CN 114169644 A 2022.03.11 CN 114169644 A 1.基于大 数据的光伏发电量预测方法， 其特 征在于， 包括： S1： 获取光伏安装处的地理位置和安装区域； S2： 根据地理位置获取当地的气象数据； S3： 根据气象数据计算得 出当地的年均有效光照时间； S4： 根据安装区域 生成光伏阵列的排布方案； S5： 将年均有效光照时间引入光伏阵列的排布方案， 计算得出光伏阵列的预测年发电 量。 2.根据权利要求1所述的基于大数据的光伏发电量预测方法， 其特征在于： 所述S2包 括： S2‑1： 根据地理位置获取当地的气象数据和经纬度； S2‑2： 根据当地的经纬度计算得 出光伏安装的方位角和倾 斜角。 3.根据权利要求2所述的基于大数据的光伏发电量预测方法， 其特征在于： 所述S3包 括： S3‑1： 统计分析当地的近几年的气象数据， 计算得 出当地的年均水平面 光照时间； S3‑2： 根据年均水平面 光照时间结合 倾斜角， 计算得 出年均倾 斜角光照时间； S3‑3： 根据年均倾斜角光照时间， 结合光伏发电的系统效率， 计算得出年均有效光照时 间。 4.根据权利要求3所述的基于大数据的光伏发电量预测方法， 其特征在于： 所述S4包 括： S4‑1： 根据光伏组件的尺寸、 方位角和倾 斜角， 计算得 出光伏组件的间隔距离； S4‑2： 在安装区域上 结合间隔距离， 生成光伏阵列的排布方案 。 5.根据权利要求1所述的基于大数据的光伏发电量预测方法， 其特征在于： 所述S5包 括： S5‑1： 根据光伏阵列的排布方案， 计算得 出光伏阵列的总装机容 量； S5‑2： 根据总装机容 量结合年均有效光照时间， 计算得 出光伏阵列的预测年发电量。 6.根据权利要求1所述的基于大数据的光伏发电量预测方法， 其特征在于： 还包括S6： 在预测年发电量的基础上， 结合 光伏发电的衰减率， 计算得 出预测年均发电量。 7.根据权利要求6所述的基于大数据的光伏发电量预测方法， 其特征在于： 所述S6包 括： S6‑1： 根据地理位置采集当地的历史光伏发电数据； S6‑2： 统计采集的当地的历史光伏发电数据， 分析 得出当地的光伏发电的衰减率； S6‑3： 在预测年发电量的基础上， 结合当地的光伏发电的衰减率， 计算得出预测年均发 电量。 8.根据权利要求7所述的基于大数据的光伏发电量预测方法， 其特征在于： 所述S6 ‑2包 括： S6‑2‑1： 统计采集的当地的历史光伏发电数据， 分析 得出当地的光伏发电的衰减率； S6‑2‑2： 根据安装区域的地理环境， 结合大数据分析相似地理环境的光伏阵列， 分析得 出相似地理环境的光伏阵列的维护频率； S6‑2‑3： 根据维护频率对衰减率进行调整。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114169644 A 29.基于大数据的光伏发电预测系统， 其特征在于： 采用了权利要求1至8任一项所述的 基于大数据的光伏发电量预测方法。 10.基于大数据的光伏发电预测存储介质， 用于存储计算机可执行指令， 其特征在于： 所述计算机可执行指 令在被执行时实现上述权利要求 1‑8中任一项 所述的基于大数据的光 伏发电量预测方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114169644 A 3