(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 202211253306.9 (22)申请日 2022.10.13 (71)申请人 国网吉林省电力有限公司白城供电 公司 地址 137000 吉林省白城市长庆北街1号 申请人 北京华新天力气象科技有限责任公 司 (72)发明人 彭涛　雷桂莲　朴哲勇　胡玥明　 丁雪原　姚锦烽　关乃夫　李雪　 郭健华　 (74)专利代理 机构 北京天昊联合知识产权代理 有限公司 1 1112 专利代理师 彭瑞欣　姜春咸 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01)G06Q 50/06(2012.01) H02J 3/28(2006.01) (54)发明名称 基于风光发电的日无风无光时长的预报方 法 (57)摘要 本发明提供一种基于风光发电的日无风无 光时长的预报方法， 包括： 获取目标区域在预设 时长内的天气监测数据； 根据预设的判别标准对 天气监测数据进行分类； 根据分类后的天气监测 数据确定气候特征数据， 其中， 气候特征数据至 少包括日平均无风时长、 日平均无光时长以及日 平均无风无光时长； 根据所述气候特征数据确定 未来一段时间内的天气预报数据， 其中， 所述天 气预报数据至少包括日无风无光预报时长和日 无风无光距平预报。 该天气预报数据可以为风 能、 太阳能的可再生能源电力生产提供数据支 撑， 有利于规避极端天气 对风光资源发电造成的 不利影响， 从而最大化发挥风光资源的实际产 出， 提高风 光资源的有效利用率。 权利要求书2页 说明书9页 附图4页 CN 115423375 A 2022.12.02 CN 115423375 A 1.一种基于风 光发电的日无风无光时长的预报方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取目标区域在预设时长内的天气监测数据； 根据预设的判别标准对所述天气监测数据进行分类； 根据分类后的天气监测数据确定气候特征数据， 其中， 所述气候特征数据至少包括日 平均无风时长、 日平均无光时长以及日平均无风无光时长； 根据所述气候特征数据确定未来一段时间内的天气预报数据， 其中， 所述天气预报数 据至少包括日无风无光预报时长和日无风无光距 平预报。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 根据所述天气预报数据判断所述目标区域是否适合建立风光发电站， 具体包括： 在所 述天气预报数据均小于相应的预设阈值时， 判断出 所述目标区域 适合建立风光发电站； 在判断出所述目标区域适合建立风光发电站的情况下， 根据所述天气预报数据以及预 设的天气预报数据与储能占比之间的映射关系， 确定风 光发电站的储能占比。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述天气监测数据为逐小时进行监测所得 到的数据， 每小时的天气监测数据均包括预设距地高度风速数据和太阳辐照度数据， 所述 预设的判别标准包括无风天气判别标准和无光天气判别标准。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述根据预设的判别标准对所述天气监测 数据进行分类包括： 将所述天气监测数据中仅满足所述无风天气判别标准而不满足所述无光天气判别标 准的数据分类为无风数据， 将所述天气监测数据中仅满足所述无光 天气标准而不满足所述 无风天气判别标准的数据分类为无光数据， 将所述天气监测数据中既满足所述无风 天气判 别标准又满足所述无光天气判别标准的数据分类为无风无光数据。 5.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述无风天气判别标准为预设距地高度风 速小于第一预设阈值， 所述无光天气判别标准 为太阳辐照度小于第二预设阈值。 6.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述根据分类后的天气监测数据确定气候 特征数据包括： 根据所述无风数据、 所述无光数据和所述无风无光数据确定所述预设时长 内各天的无 风总时长、 无光总时长和无风无光总时长； 根据所述各天的无风总时长、 无光总时长和无风无光总时长以及所述预设时长， 确定 所述日平均无风时长、 日平均无光时长、 日平均无风无光时长 。 7.根据权利要求6所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述无风数据、 所述无光数据和 所述无风无光数据确定所述预设时长内各天的无风总时长、 无光总时长和无风无光总时长 包括： 根据所述目标区域的经纬度， 确定所述目标区域在所述预设时长内各天的日出时间和 日落时间； 对于所述预设时长内的每天， 根据当天的日出时间和日落时间以及所述无风数据、 所 述无光数据和所述无风无光数据， 确定 当天的白天无风总时长、 白天无光总时长、 白天无风 无光总时长、 夜晚无风总时长、 夜晚无光总时长以及夜晚无风无光总时长； 根据所述当天的白天无风总时长、 白天无光总时长、 白天无风无光总时长、 夜晚无风总 时长、 夜晚无光总时长以及夜晚无风无光总时长， 确定所述当天的无风总时长、 无光总时长权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115423375 A 2和无风无光总时长 。 8.根据权利要求7所述的方法， 其特征在于， 所述根据分类后的天气监测数据确定气候 特征数据还包括： 对所述预设时长内各天的白天无风总时长、 白天无光总时长、 白天无风无光总时长、 夜 晚无风总时长、 夜晚无光总时长以及夜晚无风无光总时长， 分别进行按月统计和按年统计； 以及确定所述预设时长内各天的无风总时长 中的极值及对应时间， 确定所述预设时长 内各天的无光总时长中的极值及对应时间， 确定所述预设时长内各天的无风无光总时长中 的极值及对应时间。 9.根据权利要求1 ‑8中任一项所述的方法， 其特征在于， 所述气候特征数据还包括无风 时长分布概 率密度、 无光时长分布概 率密度以及无风无光时长分布概 率密度。 10.根据权利要求1 ‑8中任一项所述的方法， 其特征在于， 在所述获取目标区域在预设 时长内的天气监测数据之后， 所述方法还包括对所述天气监测数据进行 的预处理操作： 利 用间隔时长加权平均算法， 修改所述天气监测数据中符合预设无效条件的数据； 所述根据预设的判别标准对所述天气监测数据进行分类包括： 根据预设的判别标准， 对经过预处理操作的所述天气监测数据进行分类。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115423375 A 3