数据订正方法、装置、介质及电子设备与流程

本申请属于气象预测领域，涉及一种数据订正方法，特别是涉及一种数据订正方法、装置、介质及电子设备。

背景技术：

1、光伏发电主要受太阳辐照度影响，其变化具有随机性、间歇性和波动性特点，表现出对气象条件的高度敏感。特别是在极端天气气候增多、增强的条件下，光伏等气候依赖型发电形式的不确定性给能源调度、电力稳定带来了巨大挑战。提高对我国光伏资源预测的时效性与准确性，已成为目前乃至今后实现多能互补、保障电力安全稳定亟待解决的突出问题。

2、目前对太阳辐照度的模式预测数据进行订正一般可以用经典统计订正模型、随机森林等模型订正，但是单一模型的预测无法满足不同高海拔区域的模型预测数据的订正，因此当前的数据订正方法存在着高海拔区域的模型预测数据订正精度不高的问题。

技术实现思路

1、本申请的目的在于提供一种数据订正方法、装置、介质及电子设备，用于解决目前数据订正方法存在着高海拔区域的模型预测数据订正精度不高的问题。

2、第一方面，本申请提供一种数据订正方法，包括：获取高海拔光伏电站的太阳辐照度的实际观测数据和模式预测数据；通过预设模型库对所述模式预测数据进行订正处理，以获取所述预设模型库中各太阳辐照度订正模型的订正预测数据；基于预设评估指标、所述订正预测数据和所述实际观测数据，获取所述预设模型库中各所述太阳辐照度订正模型的第一性能排名；基于所述第一性能排名确定所述预设模型库中的最佳太阳辐照度订正模型。

3、在所述数据订正方法中，通过获取所述预设模型库中各太阳辐照度订正模型关于所述预设评估指标的性能排名，能够获取高海拔光伏电站关联的最佳模型，从而能够实现高海拔不同区域的动态优化，提高高海拔整体区域数值模式预测数据的整体精度。

4、于本申请的一实施例中，所述预设模型库中的太阳辐照度订正模型为经典统计订正模型、随机森林模型、xgboost模型或cu-net模型。

5、于本申请的一实施例中，所述预设评估指标包括相关系数、均方根误差和平均绝对误差。

6、于本申请的一实施例中，基于预设评估指标、所述订正预测数据和所述实际观测数据，获取所述预设模型库中各所述太阳辐照度订正模型的第一性能排名的实现方法包括：基于所述订正预测数据和所述实际观测数据，获取所述预设模型库中各所述太阳辐照度订正模型分别在所述相关系数、所述均方根误差和所述平均绝对误差下的第二性能排名；基于所述第二性能排名，获取所述预设模型库中各所述太阳辐照度订正模型的综合分数；基于所述综合分数，获取所述第一性能排名。

7、于本申请的一实施例中，所述综合分数表示为：

8、s＝w1s1+w2s2+w3s3

9、其中s表示所述综合分数，w1表示所述相关系数关联的权重，s1表示所述相关系数排名关联的分数，w2表示所述均方根误差关联的权重，s2表示所述均方根误差排名关联的分数，w3表示所述平均绝对误差关联的权重，s3表示所述平均绝对误差排名关联的分数

10、于本申请的一实施例中，w2>w1>w3。

11、于本申请的一实施例中，所述数据订正方法还包括：对所述预设模型库进行更新，以获取更新后的预设模型库，在所述预设模型库更新过程中新的太阳辐照度订正模型被引入至所述预设模型库中；对所述预设评估指标进行更新，以获取更新后的预设评估与指标，在所述预设评估指标更新过程中新的评估指标被引入至所述预设评估指标中。

12、第二方面，本申请提供一种数据订正装置，所述数据订正装置包括：数据获取模块，用于获取高海拔光伏电站的太阳辐照度的实际观测数据和模式预测数据；订正处理模块，用于通过预设模型库对所述模式预测数据进行订正处理，以获取所述预设模型库中各太阳辐照度订正模型的订正预测数据；排名获取模块，用于基于预设评估指标、所述订正预测数据和所述实际观测数据，获取所述预设模型库中各所述太阳辐照度订正模型的第一性能排名；模型确定模块，用于基于所述第一性能排名确定所述预设模型库中的最佳太阳辐照度订正模型。

13、第三方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，其上存储有一计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现本申请第一方面任一项所述数据订正方法。

14、第四方面，本申请提供一种电子设备，所述电子设备包括：存储器，存储有一计算机程序；处理器，与所述存储器通信相连，调用所述计算机程序时执行本申请第一方面任一项所述数据订正方法。

15、如上所述，本申请的所述数据订正方法、装置、介质及电子设备，具有以下有益效果：

16、在所述数据订正方法中，通过获取所述预设模型库中各太阳辐照度订正模型关于所述预设评估指标的性能排名，能够获取高海拔光伏电站关联的最佳模型，从而能够实现高海拔不同区域的动态优化，提高高海拔整体区域数值模式预测数据的整体精度。

技术特征：

1.一种数据订正方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的数据订正方法，其特征在于，所述预设模型库中的太阳辐照度订正模型为经典统计订正模型、随机森林模型、xgboost模型或cu-net模型。

3.根据权利要求2所述的数据订正方法，其特征在于，所述预设评估指标包括相关系数、均方根误差和平均绝对误差。

4.根据权利要求3所述的数据订正方法，其特征在于，基于预设评估指标、所述订正预测数据和所述实际观测数据，获取所述预设模型库中各所述太阳辐照度订正模型的第一性能排名的实现方法包括：

5.根据权利要求4所述的数据订正方法，其特征在于，所述综合分数表示为：

6.根据权利要求5所述的数据订正方法，其特征在于，w2>w1>w3。

7.根据权利要求1所述的数据订正方法，其特征在于，所述数据订正方法还包括：

8.一种数据订正装置，其特征在于，所述数据订正装置包括：

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-7任一项所述数据订正方法。

10.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

技术总结
本申请提供一种数据订正方法、装置、介质及电子设备。所述数据订正方法包括：获取高海拔光伏电站的太阳辐照度的实际观测数据和模式预测数据；通过预设模型库对所述模式预测数据进行订正处理，以获取所述预设模型库中各太阳辐射度订正模型的订正预测数据；基于预设评估指标、所述订正预测数据和所述实际观测数据，获取所述预设模型库中各所述太阳辐射度订正模型的第一性能排名；基于所述第一性能排名确定所述预设模型库中的最佳太阳辐射度订正模型。所述数据订正方法能够获取高海拔光伏电站关联的最佳模型，从而能够实现高海拔不同区域的动态优化，提高高海拔整体区域数值模式预测数据的整体精度。

技术研发人员：蔺邹兴,李矜霄,李嗣源,颜子翔,臧钰歆,王玮
受保护的技术使用者：上海勘测设计研究院有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/12/5