本发明涉及光伏功率预测，特别涉及一种分布式光伏短期功率预测方法、装置、介质及设备。
背景技术：
1、光伏电站是将太阳辐射转换为电能的一种发电系统，从应用范围分为集中式光伏电站和分布式光伏电站，集中式光伏电站是通过大规模铺设太阳能电池板，集中建设的大型光伏电站，分布式光伏电站是指在用户所在地或附近建设的小规模光伏系统，例如将太阳能电池板设置于屋顶、阳台、工商业厂房等场所。由于分布式光伏电站的布点方便，因此分布式光伏电站的数量多，分布范围广。大量的分布式光伏电站接入电网后，电网根据分布式光伏的预测功率提前进行电网的调度，避免配电网过载，同时最大化利用可再生能源。
2、现有的光伏发电功率预测方法主要是根据往年的气象数据预测未来一段时间的发电功率。但是每年的气象数据变化很大，有大光年小光年等差异，仅凭借往年积累的场站当地的气象数据预测出现的误差比较大，而且预测的未来一段时间比较长，例如预测未来一年或者一月的光伏电站功率，预测的功率误差也比较大。
技术实现思路
1、有鉴于此，本发明提供了一种分布式光伏短期功率预测方法、装置、介质及设备，主要目的在于解决目前的光伏功率预测准确度比较低的问题。
2、根据本技术的一个方面，提供了一种分布式光伏短期功率预测方法，该方法包括：
3、根据目标区域内的多个分布式光伏电站的设置位置，将所述目标区域划分为多个预测区域；
4、获取每个预测区域在预测日的天气预测数据，根据所述天气预测数据进行天气的分类，得到所述预测日的天气类型；
5、在每个预测区域的多个训练完的功率预测模型中，获取与所述天气类型匹配的目标功率预测模型；
6、将所述天气预测数据输入至所述目标功率预测模型，得到预测区域在所述预测日的功率预测数据。
7、可选地，所述目标区域包括多个台区；所述根据目标区域内的多个分布式光伏电站的设置位置，将所述目标区域划分为多个预测区域，包括：
8、确定每个台区范围内的分布式光伏电站的中心，以每个所述中心为圆心，按预设半径画圆形，得到每个台区对应的初始区域；
9、判定每个台区对应的初始区域是否与其相邻的台区对应的初始区域存在相交情况；
10、若存在相交情况，则将所述台区对应的初始区域及与其相交的台区对应的初始区域作为一个预测区域，若不存在相交情况，则将所述台区对应的初始区域作为一个预测区域。
11、可选地，所述根据所述天气预测数据进行天气的分类，得到所述预测日的天气类型，包括：
12、对所述天气预测数据进行分析，确定所述预测日的日照时长、日照强度、云量、降水量和风速；
13、比较所述预测日的日照时长与时长阈值、所述日照强度与强度阈值、所述云量与云量阈值、所述降水量与降水阈值和所述风速与风速阈值；
14、根据比较结果，确定所述预测日的天气类型。
15、可选地，所述将所述天气预测数据输入至所述目标功率预测模型，得到预测区域在所述预测日的功率预测数据，包括：
16、按预设单位面积将所述预测区域划分为多个网格单元；
17、从所述天气预测数据中获取气象云图预测数据，将所述气象云图预测数据与每个网格单元进行空间匹配；
18、将所述天气预测数据以及匹配后的网格单元与其对应的气象云图预测数据输入至所述目标功率预测模型，得到预测区域在所述预测日的功率预测数据。
19、可选地，对于每个预测区域，采用下述方法得到多个训练完的功率预测模型，包括：
20、获取所述预测区域在多个训练日各自对应的历史天气数据和历史功率数据，对每个训练日对应的历史天气数据进行分析，确定每个所述训练日的天气类型；
21、按预设单位面积将所述预测区域划分为多个网格单元，从每个训练日对应的历史天气数据中获取气象云图历史数据，将所述气象云图历史数据与每个网格单元进行空间匹配，得到所述训练日的云图网格数据；
22、将每种天气类型对应的训练日所对应的历史天气数据、历史功率数据和云图网格数据作为一组训练数据，基于每组训练数据，对初始的功率预测模型进行训练，得到每种天气类型对应的训练完的功率预测模型。
23、可选地，所述将每种天气类型对应的训练日所对应的历史天气数据、历史功率数据和云图网格数据作为一组训练数据之后，所述分布式光伏短期功率预测方法，还包括：
24、对于每组训练数据，按日照强度由大到小的顺序，将所述训练日对应的历史功率数据排序，并将排序后的历史功率数据划分多个区间；
25、确定每个区间对应的发电功率范围，若任一历史功率数据不在其区间对应的发电功率范围内，则删除所述任一历史功率数据对应的训练日所对应的历史功率数据和历史天气数据。
26、可选地，所述删除所述任一历史功率数据对应的训练日所对应的历史天气数据、历史功率数据和云图网格数据之后，所述分布式光伏短期功率预测方法，还包括：
27、将训练日所对应的历史功率数据转化为原始信号，在所述原始信号中添加多组白噪声，将添加白噪声的信号划分为多组信号，其中每组信号均含有白噪声；
28、按照预设的分解次数对每组信号进行经验模态分解，得到每组信号对应的特征，将所述每组信号对应的特征组合在一起，得到历史功率特征集合。
29、根据本技术的另一个方面，提供了一种分布式光伏短期功率预测装置，包括：
30、预测区域确定模块，用于根据目标区域内的多个分布式光伏电站的设置位置，将所述目标区域划分为多个预测区域；
31、天气类型确定模块，用于获取每个预测区域在预测日的天气预测数据，根据所述天气预测数据进行天气的分类，得到所述预测日的天气类型；
32、目标模型获取模块，用于在每个预测区域的多个训练完的功率预测模型中，获取与所述天气类型匹配的目标功率预测模型；
33、功率预测模块，用于将所述天气预测数据输入至所述目标功率预测模型，得到预测区域在所述预测日的功率预测数据。
34、可选地，所述预测区域确定模块还用于：
35、确定每个台区范围内的分布式光伏电站的中心，以每个所述中心为圆心，按预设半径画圆形，得到每个台区对应的初始区域；
36、判定每个台区对应的初始区域是否与其相邻的台区对应的初始区域存在相交情况；
37、若存在相交情况，则将所述台区对应的初始区域及与其相交的台区对应的初始区域作为一个预测区域，若不存在相交情况，则将所述台区对应的初始区域作为一个预测区域。
38、可选地，所述天气类型确定模块还用于：
39、对所述天气预测数据进行分析，确定所述预测日的日照时长、日照强度、云量、降水量和风速；
40、比较所述预测日的日照时长与时长阈值、所述日照强度与强度阈值、所述云量与云量阈值、所述降水量与降水阈值和所述风速与风速阈值；
41、根据比较结果，确定所述预测日的天气类型。
42、可选地，所述功率预测模块还用于：
43、按预设单位面积将所述预测区域划分为多个网格单元；
44、从所述天气预测数据中获取气象云图预测数据，将所述气象云图预测数据与每个网格单元进行空间匹配；
45、将所述天气预测数据以及匹配后的网格单元与其对应的气象云图预测数据输入至所述目标功率预测模型，得到预测区域在所述预测日的功率预测数据。
46、可选地，所述分布式光伏短期功率预测装置包括：
47、模型训练模块，用于获取所述预测区域在多个训练日各自对应的历史天气数据和历史功率数据，对每个训练日对应的历史天气数据进行分析，确定每个所述训练日的天气类型；
48、按预设单位面积将所述预测区域划分为多个网格单元，从每个训练日对应的历史天气数据中获取气象云图历史数据，将所述气象云图历史数据与每个网格单元进行空间匹配，得到所述训练日的云图网格数据；
49、将每种天气类型对应的训练日所对应的历史天气数据、历史功率数据和云图网格数据作为一组训练数据，基于每组训练数据，对初始的功率预测模型进行训练，得到每种天气类型对应的训练完的功率预测模型。
50、可选地，所述模型训练模块还用于：
51、对于每组训练数据，按日照强度由大到小的顺序，将所述训练日对应的历史功率数据排序，并将排序后的历史功率数据划分多个区间；
52、确定每个区间对应的发电功率范围，若任一历史功率数据不在其区间对应的发电功率范围内，则删除所述任一历史功率数据对应的训练日所对应的历史功率数据和历史天气数据。
53、可选地，所述模型训练模块还用于：
54、将训练日所对应的历史功率数据转化为原始信号，在所述原始信号中添加多组白噪声，将添加白噪声的信号划分为多组信号，其中每组信号均含有白噪声；
55、按照预设的分解次数对每组信号进行经验模态分解，得到每组信号对应的特征，将所述每组信号对应的特征组合在一起，得到历史功率特征集合。
56、根据本技术的另一个方面，提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有至少一可执行指令，所述可执行指令使处理器执行上述所述的分布式光伏短期功率预测方法对应的操作。
57、根据本技术的另一个方面，提供了一种计算机设备，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；
58、所述存储器用于存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行上述分布式光伏短期功率预测方法对应的操作。
59、借由上述技术方案，本发明实施例提供的技术方案至少具有下列优点：
60、本技术提供的一种分布式光伏短期功率预测方法、装置、介质及设备，将目标区域划分为多个预测区域，对于每个预测区域，获取该预测区域在预测日的天气预测数据，根据天气预测数据，确定预测日的天气类型，从该预测区域的多个训练完的功率预测模型中，获取与天气类型匹配的目标功率预测模型，将天气预测数据输入至目标功率预测模型中，得到预测区域在预测日的发电功率预测数据，基于预测日的天气预测数据对预测日的发电功率进行预测，实现分布式光伏短期功率预测，选择与天气类型匹配的目标功率预测模型进行预测，得到准确度更高的功率预测数据，提高了功率预测的精准度。
61、上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其他目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。