系统功能结构

本预测系统软件利用统一的模型、数据、网络通信、人机界面、系统管理等服务，实现功率预测、分析和管理功能，在功能结构上可以分成四层。

1.数据库层：用于存储数据，包括所有天气预报数据、站内气象数据、站内设备数据、实际发电量数据和预测算法预测的功率数据。

2.数据采集服务层：使用电力系统常见的103规约、Modbus规约采集天气预报数据和气象站以及设备上的数据，并存入数据库。

3.服务算法层：该层包括预测模型训练算法和预测算法。模型训练算法根据WEB页面上模型训练模块所设定的历史数据起始时间以及生成模型类别进行训练，将训练成功的模型存入数据库；预测算法利用用户选定的模型以及最新的数值天气预报数据、站内气象数据、设备数据和检修限电计划数据每15分钟滚动预测一次未来4小时、24小时、48小时、72小时的功率，并将预测的结果存入数据库。

4．WEB页面层：人机接口层，以友好的界面展示在用户面前。包括实时功率预测曲线、历史数据查询曲线、电站设备配置管理、限电检修计划设定、预测数据上报调度、电站设备状态监控、模型训练选择模块和用户权限管理模块。

      系统功能简介

本发电预测系统以高精度数值气象预报为基础，搭建完善的数据库系统，利用各种通信规约接口采集光伏电场集控数据和站内气象数据，采用先进的人工智能算法建立发电功率预测模型，可以准确地滚动预测单个光伏电站或光伏电场集群内未来4小时、24小时、48小时和72小时的发电功率。

本系统包括实时功率预测、历史数据查询、电站设备配置管理、限电检修计划设定、预测数据上报调度、电站设备状态监控、模型训练选择模块和用户权限管理八大功能模块。

1) 实时功率预测：基于神经网络的主预测算法每15分钟启动一次，并根据算法启动时最新的气象数据和站内设备信息滚动预测未来4小时、24小时、48小时和72小时的发电功率。另外，在首页的实时功率预测曲线显示模块中，还支持对预测功率的人工修正。

2) 历史数据查询：该模块分为光伏预测历史查询、气象历史查询和历史限电检修计划查询。光伏预测历史查询可以查询任意一段时间内系统预测出的功率以及光发电场的实际发电功率(曲线或柱状图显示)，并计算该段时间内预测功率的误差；气象历史查询用于查询任意一段时间内的数值天气数据或电场气象站内送上来的天气数据(主要是温度、辐照、云量的曲线显示)；历史限电检修计划查询用于按天查询任意一段时间内的检修、限电计划。

3) 电站设备配置管理：该模块用于对电站进行配置，如光伏电场内光伏电站的个数、电站装机容量、环境等相关参数；各电站内气象站的数量，经纬度等相关参数；各电站内逆变器的数量、逆变器相关参数；各逆变器连接光伏板的数量以及相关参数等等。电站的装机容量，实际参与发电的风机、逆变器的额定功率，以及是否处于检修状态等数据都将参与到预测算法中影响预测结果。另外，本系统在配置时支持批量复制、批量修改相同属性，极大的方便了配置工程人员。

4) 限电检修计划设定：电站中经常会因为检修、限电等原因影响实际的发电功率，因此本系统在预测未来一段时间的发电功率时将检修、限电进行了考虑，若不设定检修、限电计划，则开机容量会默认为本站的装机容量参与预测。在设定计划时本系统最长支持为未来4天设定计划，并支持批量设定和修改。

5) 预测数据上报调度：由于实际发电功率具有交大的波动性和间歇性，光伏电站的并网会对电网的安全稳定运行造成很大的影响，所以对预测功率进行上报是很有必要的。该模块中可以设定数据自动上报的时间以及使用立即上报按钮进行数据的立即上报。

6) 电站设备状态监控：该页面模块实现了对电站内光伏板和逆变器状态的实时监控(5分钟内的状态)，从页面上可以清楚地看到当前光伏板或逆变器处于检修还是运行状态，每个设备的参数信息以及在发电过程中的出力情况。

7) 模型训练选择模块：分为训练模块和选择模块。训练模块用于为预测算法生成预测模型，可以选择参与训练的历史数据起始时间以及生成的模型类型；选择模块用于自动或手动从多个训练出的模型中选择实际参与预测的模型。在自动模式下，需要至少运行一个月该系统，然后该模块会对多个模型预测出的结果进行评比打分，然后自动选择最优模型。

8) 用户权限管理模块：该模块用于系统对用户进行管理，包括用户的增加、修改、删除、重置密码、和权限修改等。系统包括系统管理员、运行操作人员、浏览用户等不同级别的用户权限。系统管理员可以进行用户配置、电站配置、模型训练、等其他一切操作；运行操作人员可以进行数据修正与上报、模型选择、数据浏览、下载与打印等一般操作。浏览用户仅能进行页面浏览，数据下载与打印。