海尔新能源科技股份有限公司

本申请提供一种储能系统调节方法、设备、介质和程序产品，涉及新能源技术领域。方法包括：获取历史m个时刻的负载功率时间序列、光伏功率时间序列和当前时刻的环境参数，将负载功率时间序列、光伏功率时间序列和环境参数输入至预训练的净负荷概率预测模型中，得到未来N个时刻的净负荷在Q个分位数上的预测值；在第一分位数上获取N个时刻的最大功率下降量，并确定是否满足第一判据；在满足第一判据的情况下，根据预设的第一并网波动越限概率从Q个分位数上的预测值中确定过剩功率，并根据过剩功率和储能系统当前的充电能力率确定需增加的充电功率；在目标时刻控制储能系统提升需增加的充电功率。上述方案可以有效降低逆流发生现象机率。

本发明提供了一种光伏功率预测方法与相关产品，涉及新能源应用技术领域。方法包括获取光伏历史功率与气象数据，按时序分为训练、校准、验证集；并确定最优时滞k；将子模型输出、气象及前k个历史功率组成第一特征矩阵，聚类划分场景；各场景确定标准化训练特征，获取稀疏核岭回归的支持向量与系数，优化超参数构建模型，将其输出与三个子模型叠加形成确定性预测模型，并基于校准集确定预测区间规则；在线时构造第二特征矩阵，计算模糊隶属度，调用各场景模型得预测值及区间，加权融合输出最终预测值与概率区间。通过解析时序数据的内在结构，有效识别功率数据中的趋势变化、周期性波动及历史依存关系，提升预测精度。