与短期风力发电功率预测相似,短期光伏发电功率预测也可以基于历史气象资料和同期光伏发电功率资料,采用统计学方法建立气象资料与电站功率输出的关系,利用数值天气预报气象要素短期预测,实现短期光伏发电功率预测。
在我国不同地区气候环境存在差异,使得影响太阳辐射的主要因子也各不相同。西北、华北地区春季需要着重考虑沙尘的影响,东北冬季需要注意积雪覆盖,而南方地区需要注意冬季雾霾的遮挡作用。因此需要对影响太阳辐射和光伏发电功率的因子进行诊断分析,提取影响功率输出的主要影响因子。
由于受到诸多因素的影响,光伏电站发电功率是非平稳的随机序列,但同时又呈现出明显的周期性变化,因此,利用相似日预报法和天气型分类预报法也可以实现光伏发电功率短期预测。
5.5.2.1 相似日预报法
相似日预报法是选用决定全天气象状况的主要气象要素,例如日平均温度、最高气温、最低气温及日天气类型等作为模型的输入,制定相似度计算方法,并确定相似度的阈值来筛选与预测日相似的气象数据,利用统计学习算法进行发电功率的计算,实现光伏发电功率的短期预测。
该方法的关键步骤为相似度计算,光伏发电功率的影响因素构成如下向量:
假设YP为待预测日向量,YN表示某一日历史数据,影响向量YP与YN在第j个因素的关联系数为
式中 T——历史日标记,T≥0;
k——k的取值范围为1≤k≤n;
ρ——分辨系数,其值一般取0.5。
综合各点的关联系数,定义整个YP与YN的相似度为
采用这种相似度算法,可简单、自动地识别主导因素,并解决各因素权重设定问题。
选择第i个相似日的具体步骤为:
(1)从最临近历史日开始,逆向逐日计算第j日与第i日的相似度值。
(2)选取最近一段时间中相似度最高的m日或者相似度FN≥r(r为一定的数值)的m日作为第N日的相似日。
5.5.2.2 天气型分类预报法
历史辐射数据统计表明,在同一个地方、同类型的天气状况下,临近日地表辐射与大气层外切平面的太阳辐射关系高度相似。而大气层外切平面太阳辐射强度只与大气上界的太阳辐射强度和太阳辐射方向有关,这些都可以通过天文学有关公式计算得到。若我们知道地表辐射强度与大气层外切平面的太阳辐射强度之间的关系式,就可以实时推算出地表辐射强度。以历史辐射数据为基础,采用统计方法对地表辐射进行建模,再配以辐射功率转化模型,可以建立短期光伏发电功率预报模型,光伏电站短期功率预测算法如图5-14所示。
图5-14 光伏电站短期功率预测算法示意图
1.大气层外切平面太阳辐射强度计算
在地球大气层上界平均日地距离处,垂直于太阳光方向单位面积上的太阳辐射能基本是一个常数,称之为太阳常数(Isc),其值约为1367W/m2。不同时间到达大气层上界的太阳辐射强度,可通过实际日地距离对太阳常数的修正来表示
式中 I0——大气层上界的太阳辐射强度;
N——积日,即此日在年内的顺序号。
大气层外切平面所接受的太阳辐射能,除与太阳辐射强度有关外,还与太阳辐射的方向有关。
式中 I——大气层外切平面的太阳辐射强度;
θ——太阳天顶角;(www.xing528.com)
δ——太阳赤纬角;
φ——当地的地理纬度;
τ——太阳时角;
N——积日。
太阳时角τ的计算式:
式中 S,F——真太阳时的小时数和分钟数。
在我国,真太阳时与北京时的换算公式为
式中 E——地球绕太阳公转时运动和转速变化而产生的时差,min。
时角τ以太阳正午时刻为0,顺时针方向(下午)为正,反之为负。
结合式(5-36)~式(5-42),即可计算大气层外切平面各个时间的太阳辐射量。
2.地表辐射预测建模
大气层外切平面的瞬时太阳辐射数据与光伏电站近地面辐射数据一般符合二次曲线关系,据此通过多项式拟合的方法建立辐射关系式:
式中 y——光伏电站地面辐射强度;
x——外切平面的瞬时太阳辐射强度;
a,b,c——系数,可以采用最小二乘法估计。
图5-15为某电站晴空条件下的日变化特征,主要是大气层外切平面太阳辐射与近地面实测辐射数据对比。
图5-15 晴空条件下的日变化特征
晴空下的辐射关系式率定如图5-16所示,关系式y=0.0004x2+0.2752x-14.071,就是利用该日的数据率定所得。
每一天日落以后,预测系统自动根据当天近地面辐射数据分布特性,判断当天的天气状况,率定当日的辐射关系式,并替代同种天气类型的关系式。
3.辐射功率转化模型
辐射功率转化模型是光伏发电功率预测的重要环节,直接关系到最终预测功率结果的输出。实现方法为基于大量的历史实测辐射数据及功率数据,利用回归进行辐射功率转化关系率定。图5-17为某光伏电站晴天状态下的辐射功率关系式率定。
图5-16 晴空下的辐射关系式率定
图5-17 辐射功率关系式率定
将地表辐射预报值输入辐射功率关系式,就可以预报未来0~24h的光伏电站发电功率。
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