1.本发明属于新能源并网运行技术领域，具体涉及一种云层移动轨迹预测方法和系统。
背景技术：2.光伏发电系统为无惯量系统，云层遮挡带来的地表辐照强度变化会引起光伏出力剧烈波动，给电力系统安全稳定运行带来了严重影响。开展光伏发电功率超短期预测，并将预测结果时间分辨率提高至5分钟以内水平，是在调控运行技术层面的有效应对手段之一，但现有的光伏超短期发电功率预测主要基于日内短期预测结果的实时修正实现，对云层短时内的影响考虑不足，导致预测结果对快速波动情况的预测性能不足，支撑调控应对策略制定的能力有待进一步提升。
技术实现要素：3.为克服上述现有技术的不足，本发明提出一种云层移动轨迹预测方法，包括：
4.将数值天气预报风速数据采用插值方法插入到云层初始数据集；
5.再将数值天气预报风速数据采用插值方法插入到云层高度数据集，获得云层各高度的风速；
6.基于所述云层初始数据集和云层各高度的风速，获取云层移动轨迹预测结果。
7.优选的，所述基于所述云层初始数据集和云层各高度的风速，获取云层移动轨迹预测结果，包括：
8.基于云层初始数据集和云层各高度的风速，计算云层初始位置经过预设时间间隔后在预先设置的空间网格的移动量；
9.基于所述空间网格的移动量，获取通过预设时间间隔后的云层数据集；
10.将所述云层数据集作为云层移动轨迹预测结果。
11.优选的，所述插值方法包括三次样条插值和双线性插值。
12.优选的，所述将数值天气预报风速数据采用插值方法插入到云层初始数据集，按下式计算：
[0013][0014]
其中，f(l)为l位置处插值得到的数值天气预报风速数据,m
m,n
为(m,n)位置处的三次样条函数的二阶导数，m
(m,n)+1
为相邻位置处的三次样条函数的二阶导函数，h
m,n
为在(m,n)位置与相邻位置的欧氏距离，l为位置变量，l
m,n
为在(m,n)位置的位置变量，l
(m,n)+1
为(m,n)+1位置的位置变量，v
m,n
为数值天气预报风速数据在为(m,n)位置的数值天气预报风速数
据，v
(m,n)+1
为(m,n)+1位置的数值天气预报风速数据。
[0015]
优选的，所述获得云层各高度的风速，按下式计算：
[0016][0017]
其中，为(m,n)位置处第ti时刻的云层高度的数值天气预报风速数据，为(m,n)位置处第ti时刻的云层高度，mj为第j层高位置处的三次样条函数的二阶导数，m
j+1
为第j+1层高位置处的三次样条函数的二阶导数，为x轴方向在(m,n)位置第ti时刻和zj海平面高度的数值天气预报风速数据分量，zj为第j层的海平面高度，z
j+1
为第j+1层的海平面高度，hj为zj与z
j+1
的海平面高度差值。
[0018]
优选的，所述计算云层初始位置经过预设时间间隔后在预先设置的空间网格的移动量，按下式计算：
[0019][0020]
其中，δm为在空间网格m行的移动量，δn为在空间网格n列上移动量，d为卫星数据的水平分辨率，t0为云层移动的初始时间，ti为云层移动的结束时间，δt为数值天气预报数据的时间间隔，为y轴方向在(m,n)位置第ti时刻云层高度的数值天气预报风速数据分量，为x轴方向在(m,n)位置第ti时刻云层高度的数值天气预报风速数据分量。
[0021]
基于同一发明构思，本发明还提供了一种云层移动轨迹预测系统，包括：
[0022]
云层初始数据集模块、云层高度数据集模块和云层移动轨迹预测模块；
[0023]
所述云层初始数据集模块，用于将数值天气预报风速数据采用插值方法插入到云层初始数据集；
[0024]
所述云层高度数据集模块，用于再将数值天气预报风速数据采用插值方法插入到云层高度数据集，获得云层各高度的风速；
[0025]
所述云层移动轨迹预测模块，用于基于所述云层初始数据集和云层各高度的风速，获取云层移动轨迹预测结果。
[0026]
优选的，所述云层移动轨迹预测模块，具体用于：
[0027]
基于云层初始数据集和云层各高度的风速，计算云层初始位置经过预设时间间隔后在预先设置的空间网格的移动量；
[0028]
基于所述空间网格的移动量，获取通过预设时间间隔后的云层数据集；
[0029]
将所述云层数据集作为云层移动轨迹预测结果。
[0030]
优选的，所述云层初始数据集模块或云层初始数据集模块的插值方法包括三次样
条插值和双线性插值。
[0031]
优选的，所述云层初始数据集模块，按下式计算：
[0032][0033]
其中，f(l)为l位置处插值得到的数值天气预报风速数据,m
m,n
为(m,n)位置处的三次样条函数的二阶导数，m
(m,n)+1
为相邻位置处的三次样条函数的二阶导函数，h
m,n
为在(m,n)位置与相邻位置的欧氏距离，l为位置变量，l
m,n
为在(m,n)位置的位置变量，l
(m,n)+1
为(m,n)+1位置的位置变量，v
m,n
为数值天气预报风速数据在为(m,n)位置的数值天气预报风速数据，v
(m,n)+1
为(m,n)+1位置的数值天气预报风速数据。
[0034]
优选的，所述云层高度数据集模块获得云层各高度的风速，按下式计算：
[0035][0036]
其中，为(m,n)位置处第ti时刻的云层高度的数值天气预报风速数据，为(m,n)位置处第ti时刻的云层高度，mj为第j层高位置处的三次样条函数的二阶导数，m
j+1
为第j+1层高位置处的三次样条函数的二阶导数，为x轴方向在(m,n)位置第ti时刻和zj海平面高度的数值天气预报风速数据分量，zj为第j层的海平面高度，z
j+1
为第j+1层的海平面高度，hj为zj与z
j+1
的海平面高度差值。
[0037]
优选的，所述云层移动轨迹预测模块计算云层初始位置经过预设时间间隔后在预先设置的空间网格的移动量，按下式计算：
[0038][0039]
其中，δm为在空间网格m行的移动量，δn为在空间网格n列上移动量，d为卫星数据的水平分辨率，t0为云层移动的初始时间，ti为云层移动的结束时间，δt为数值天气预报数据的时间间隔，为y轴方向在(m,n)位置第ti时刻云层高度的数值天气预报风速数据分量，为x轴方向在(m,n)位置第ti时刻云层高度的数值天气预报风速数据分量。
[0040]
与最接近的现有技术相比，本发明具有的有益效果如下：
[0041]
1.本发明提供了一种云层移动轨迹预测方法和系统，包括：将数值天气预报风速数据采用插值方法插入到云层初始数据集；再将数值天气预报风速数据采用插值方法插入
到云层高度数据集，获得云层各高度的风速；基于所述云层初始数据集和云层各高度的风速，获取云层移动轨迹预测结果；本发明通过将数值天气预报风速数据在云层初始数据集进行插值，使天气预报风速和云层初始数据集的水平分辨率和维度保持一致，之后在云层高度数据集插入数值天气预报风速数据，获取各层高的风速，基于云层初始数据集和各层高的风速，可更为准确的获得云层短时移动之后的位置，提高短时云层移动轨迹预测结果。
[0042]
2.本发明通过获得云层的位置和云层处的风速，获得在预先划分的空间网格中云层的移动量，进行云层移动轨迹预测，预测方法简单且准确度高。
附图说明
[0043]
图1为本发明提供的一种云层移动轨迹预测方法流程示意图；
[0044]
图2为本发明提供的一种云层移动轨迹预测系统流程示意图。
具体实施方式
[0045]
下面结合附图对本发明的具体实施方式做进一步的详细说明。
[0046]
实施例1：
[0047]
本发明提供的一种云层移动轨迹预测方法如图1所示，包括：
[0048]
步骤1：将数值天气预报风速数据采用插值方法插入到云层初始数据集；
[0049]
步骤2：再将数值天气预报风速数据采用插值方法插入到云层高度数据集，获得云层各高度的风速；
[0050]
步骤3：基于所述云层初始数据集和云层各高度的风速，获取云层移动轨迹预测结果。
[0051]
具体的，步骤1包括：
[0052]
云层初始数据集是指最新观测的云层初始位置矩阵，其形式如下所示：
[0053][0054]
式中，为最新的观测时刻t0的云层初始位置矩阵，维度为a
×
a，并将云层空间划分成空间网格，生成网格化云数据，云层初始位置矩阵的维度与观测的网格化云数据一致，例如：葵花8号卫星，其观测的网格化云数据是水平分辨率为2km的矩阵；为云层标识变量，当或其它约定的变量，代表该像素位置无云，当或其它约定的变量，代表该像素位置有云；m为云层初始位置矩阵的行，n为云层初始位置矩阵的列，在1到a之间取整。
[0055]
数值天气预报风速数据为指x轴方向(自西向东方向为正，自东向西方向为负)在m’行、n’列第ti时刻和zj海平面高度的风速分量；是指y轴
方向(自南向北方向为正，自南向北方向为负)在m’行、n’列第ti时刻和zj海平面高度的风速分量。
[0056]
数值天气预报风速数据和云层初始位置矩阵的水平网络分辨率不一致，因此可以通过多种插值方法将数值天气预报风速数据插入到云层初始位置矩阵本发明采用三次样条插值方法进行插值，按下式计算：
[0057][0058]
式中，f(l)为l位置处插值得到的数值天气预报风速数据,m
m,n
为(m,n)位置处的三次样条函数的二阶导数，m
(m,n)+1
为相邻位置处的三次样条函数的二阶导函数，h
m,n
为在(m,n)位置与相邻位置的欧氏距离，l为位置变量，l
m,n
为在(m,n)位置的位置变量，l
(m,n)+1
为与(m,n)网格相邻的(m+1,n)、(m-1,n)、(m,n+1)和(m,n-1)等位置的位置变量，v
m,n
为数值天气预报风速数据在为(m,n)位置的数值天气预报风速数据，v
(m,n)+1
为(m,n)+1位置的数值天气预报风速数据；本发明通过将数值天气预报风速数据通过插值方法插入到云层初始位置矩阵中，保持数值天气预报风速数据的水平网格分辨率和云层初始位置矩阵的水平网格分辨率一致，为后续的计算提供了计算基础。
[0059]
具体的，步骤2包括：
[0060]
云层高度数据集是指云层高度矩阵，其形式如下所示：
[0061][0062]
其中，为t0时刻的云层高度矩阵，为m行、n列位置处t0时刻的云层高度，维度为a
×
a，当或其它约定的变量，代表该像素位置无云，当或其它约定的变量，代表该像素位置有云；m为云层高度矩阵的行，n为云层高度矩阵的列，在1到a之间取整。
[0063]
进一步采用三次样条插值方法将数值天气预报风速数据插入到垂直层高上，得云层高度处的风速，按下式计算：
[0064]
[0065]
其中，为(m,n)位置处第ti时刻的云层高度的数值天气预报风速数据，为(m,n)位置处第ti时刻的云层高度，mj为第j层高位置处的三次样条函数的二阶导数，m
j+1
为第j+1层高位置处的三次样条函数的二阶导数，为x轴方向在(m,n)位置第ti时刻和zj海平面高度的数值天气预报风速数据分量，zj为第j层的海平面高度，z
j+1
为第j+1层的海平面高度，hj为zj与z
j+1
的海平面高度差值；本发明在数值天气预报风速数据的水平网格分辨率和云层初始位置矩阵的水平网格分辨率一致的基础上，通过将数值天气预报风速数据插入到垂直层高的云层高度矩阵上，可以快速获得云层各高度处的风向和风速。
[0066]
具体的，步骤3包括：
[0067]
基于云层初始数据集和云层各高度的风速，计算云层初始位置经过预设时间间隔后在预先设置的空间网格的移动量，按下式计算：
[0068][0069]
其中，δm为在空间网格m行的移动量，δn为在空间网格n列上移动量，d为卫星数据的水平分辨率，t0为云层移动的初始时间，ti为云层移动的结束时间，δt为数值天气预报数据的时间间隔，为y轴方向在(m,n)位置第ti时刻云层高度的数值天气预报风速数据分量，为x轴方向在(m,n)位置第ti时刻云层高度的数值天气预报风速数据分量。
[0070]
基于所述空间网格的移动量，获取通过预设时间间隔后的云层数据集，所述云层数据集可以用云层位置矩阵表示，其形式如下所示：
[0071][0072]
式中，为ti时刻云层位置矩阵，为云层标识变量，且将云层位置矩阵作为云层移动轨迹预测结果进行输出，在实际应用中，以装机容量为1000万千瓦的省区为例，可将光伏极端预测偏差由135.9万千瓦降低至82.1万千瓦，可减小53.8万千瓦的调峰容量；本发明通过云层初始位置矩阵，确定云层的位置，再通过确定云层处的数值天气预报风速数据，进行云层移动轨迹预测，通过本发明可更为准确的获得云层短时移动之后的位置，实际应用显示，本发明预测得到的云层位置较现有其它方法的准确度提升18.3％，支撑光伏超短期预测误差，降低至5％左右。
[0073]
实施例2：
[0074]
本发明提供了一种云层移动轨迹预测系统如图2所示，包括：
[0075]
云层初始数据集模块、云层高度数据集模块和云层移动轨迹预测模块；
[0076]
所述云层初始数据集模块，用于将数值天气预报风速数据采用插值方法插入到云层初始数据集；
[0077]
所述云层高度数据集模块，用于再将数值天气预报风速数据采用插值方法插入到云层高度数据集，获得云层各高度的风速；
[0078]
所述云层移动轨迹预测模块，用于基于所述云层初始数据集和云层各高度的风速，获取云层移动轨迹预测结果。
[0079]
优选的，所述云层移动轨迹预测模块，具体用于：
[0080]
基于云层初始数据集和云层各高度的风速，计算云层初始位置经过预设时间间隔后在预先设置的空间网格的移动量；
[0081]
基于所述空间网格的移动量，获取通过预设时间间隔后的云层数据集；
[0082]
将所述云层数据集作为云层移动轨迹预测结果。
[0083]
优选的，所述云层初始数据集模块或云层初始数据集模块的插值方法包括三次样条插值和双线性插值。
[0084]
优选的，所述云层初始数据集模块，按下式计算：
[0085][0086]
其中，f(l)为l位置处插值得到的数值天气预报风速数据,m
m,n
为(m,n)位置处的三次样条函数的二阶导数，m
(m,n)+1
为相邻位置处的三次样条函数的二阶导函数，h
m,n
为在(m,n)位置与相邻位置的欧氏距离，l为位置变量，l
m,n
为在(m,n)位置的位置变量，l
(m,n)+1
为(m,n)+1位置的位置变量，v
m,n
为数值天气预报风速数据在为(m,n)位置的数值天气预报风速数据，v
(m,n)+1
为(m,n)+1位置的数值天气预报风速数据。
[0087]
优选的，所述云层高度数据集模块获得云层各高度的风速，按下式计算：
[0088][0089]
其中，为(m,n)位置处第ti时刻的云层高度的数值天气预报风速数据，为(m,n)位置处第ti时刻的云层高度，mj为第j层高位置处的三次样条函数的二阶导数，m
j+1
为第j+1层高位置处的三次样条函数的二阶导数，为x轴方向在(m,n)位置第ti时刻和zj海平面高度的数值天气预报风速数据分量，zj为第j层的海平面高度，z
j+1
为第j+1层的海平面高度，hj为zj与z
j+1
的海平面高度差值。
[0090]
优选的，所述云层移动轨迹预测模块计算云层初始位置经过预设时间间隔后在预先设置的空间网格的移动量，按下式计算：
[0091][0092]
其中，δm为在空间网格m行的移动量，δn为在空间网格n列上移动量，d为卫星数据的水平分辨率，t0为云层移动的初始时间，ti为云层移动的结束时间，δt为数值天气预报数据的时间间隔，为y轴方向在(m,n)位置第ti时刻云层高度的数值天气预报风速数据分量，为x轴方向在(m,n)位置第ti时刻云层高度的数值天气预报风速数据分量。
[0093]
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0094]
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0095]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0096]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0097]
最后应当说明的是:以上实施例仅用于说明本发明的技术方案而非对其保护范围的限制,尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明,所属领域的普通技术人员应当理解:本领域技术人员阅读本发明后依然可对申请的具体实施方式进行种种变更、修改或者等同替换，但这些变更、修改或者等同替换，均在申请待批的权利要求保护范围之内。
技术特征：1.一种云层移动轨迹预测方法，其特征在于，包括：将数值天气预报风速数据采用插值方法插入到云层初始数据集；再将数值天气预报风速数据采用插值方法插入到云层高度数据集，获得云层各高度的风速；基于所述云层初始数据集和云层各高度的风速，获取云层移动轨迹预测结果。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述云层初始数据集和云层各高度的风速，获取云层移动轨迹预测结果，包括：基于云层初始数据集和云层各高度的风速，计算云层初始位置经过预设时间间隔后在预先设置的空间网格的移动量；基于所述空间网格的移动量，获取通过预设时间间隔后的云层数据集；将所述云层数据集作为云层移动轨迹预测结果。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述插值方法包括三次样条插值和双线性插值。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将数值天气预报风速数据采用插值方法插入到云层初始数据集，按下式计算：其中，f(l)为l位置处插值得到的数值天气预报风速数据,m
m,n
为(m,n)位置处的三次样条函数的二阶导数，m
(m,n)+1
为相邻位置处的三次样条函数的二阶导函数，h
m,n
为在(m,n)位置与相邻位置的欧氏距离，l为位置变量，l
m,n
为在(m,n)位置的位置变量，l
(m,n)+1
为(m,n)+1位置的位置变量，v
m,n
为数值天气预报风速数据在为(m,n)位置的数值天气预报风速数据，v
(m,n)+1
为(m,n)+1位置的数值天气预报风速数据。5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获得云层各高度的风速，按下式计算：其中，为(m,n)位置处第t
i
时刻的云层高度的数值天气预报风速数据，为(m,n)位置处第t
i
时刻的云层高度，m
j
为第j层高位置处的三次样条函数的二阶导数，m
j+1
为第j+1层高位置处的三次样条函数的二阶导数，为x轴方向在(m,n)位置第t
i
时刻和z
j
海平面高度的数值天气预报风速数据分量，z
j
为第j层的海平面高度，z
j+1
为第j+1层的海平面高度，h
j
为z
j
与z
j+1
的海平面高度差值。6.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述计算云层初始位置经过预设时间间隔后在预先设置的空间网格的移动量，按下式计算：
其中，δm为在空间网格m行的移动量，δn为在空间网格n列上移动量，d为卫星数据的水平分辨率，t0为云层移动的初始时间，t
i
为云层移动的结束时间，δt为数值天气预报数据的时间间隔，为y轴方向在(m,n)位置第t
i
时刻云层高度的数值天气预报风速数据分量，为x轴方向在(m,n)位置第t
i
时刻云层高度的数值天气预报风速数据分量。7.一种云层移动轨迹预测系统，其特征在于，包括：云层初始数据集模块、云层高度数据集模块和云层移动轨迹预测模块；所述云层初始数据集模块，用于将数值天气预报风速数据采用插值方法插入到云层初始数据集；所述云层高度数据集模块，用于再将数值天气预报风速数据采用插值方法插入到云层高度数据集，获得云层各高度的风速；所述云层移动轨迹预测模块，用于基于所述云层初始数据集和云层各高度的风速，获取云层移动轨迹预测结果。8.如权利要求7所述的系统，其特征在于，所述云层移动轨迹预测模块，具体用于：基于云层初始数据集和云层各高度的风速，计算云层初始位置经过预设时间间隔后在预先设置的空间网格的移动量；基于所述空间网格的移动量，获取通过预设时间间隔后的云层数据集；将所述云层数据集作为云层移动轨迹预测结果。9.如权利要求7所述的系统，其特征在于，所述云层初始数据集模块或云层初始数据集模块的插值方法包括三次样条插值和双线性插值。
技术总结本发明提供了一种云层移动轨迹预测方法和系统，包括：将数值天气预报风速数据采用插值方法插入到云层初始数据集；再将数值天气预报风速数据采用插值方法插入到云层高度数据集，获得云层各高度的风速；基于所述云层初始数据集和云层各高度的风速，获取云层移动轨迹预测结果；本发明通过将数值天气预报风速数据在云层初始数据集进行插值，使天气预报风速和云层初始数据集的水平分辨率和维度保持一致，之后在云层高度数据集插入数值天气预报风速数据，获取各层高的风速，基于云层初始数据集和各层高的风速，可更为准确的获得云层短时移动之后的位置，提高短时云层移动轨迹预测结果。果。果。
技术研发人员：王铮 王伟胜 冯双磊 王勃 赵艳青 姜文玲 车建峰 张菲 王钊 靳双龙 胡菊 刘晓琳 宋宗朋 郭于阳
受保护的技术使用者：国家电网有限公司
技术研发日：2022.07.22
技术公布日：2022/11/1
