技术特征：
技术总结
本发明提供了一种用于光伏功率预测的天气类型识别方法和装置，先对光伏气象站的历史数据进行清洗，并根据清洗后的历史数据确定每日气象特征库，然后对每日气象特征库中的气象特征样本进行K‑means聚类，并对聚类结果进行优化，得到最终聚类结果和类别标签，最后通过反向传播神经网络模型实现预测日天气类型的识别，识别过程简单，且识别出的天气类型比较稀少，能够保证光伏功率预测结果的准确性；本发明采用了支持向量回归法对光伏气象站的历史数据进行清洗，提高了数据的可靠性，且本发明采用混合的气象特征区分不同的天气类型，着重强调辐照波动性对光伏输出的影响，更适合光伏功率预测。
技术研发人员：朱想;金山红;张静炜;王坚敏;方江晓;周海;崔方;程序;吴骥;陈卫东;丁煌;李登宣;王知嘉
受保护的技术使用者：中国电力科学研究院有限公司;国家电网公司;国网浙江省电力公司嘉兴供电公司
技术研发日：2017.11.10
技术公布日：2018.04.20