CN104318314A - 一种基于光伏发电效率的发电量预测方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于光伏发电效率的发电量预测方法，光伏发电系统包括：用于光伏发电的光伏组件、光伏发电监测系统；光伏发电监测系统包括：环境监测仪、采集器、并网点电压电流采集装置、与采集器连接的数据处理单元；采集器连接环境监测仪和并网点电压电流采集装置，环境监测仪用于采集水平面的辐照度信息，并网点电压电流采集装置采集并网点的电压值和电流值。发电量预测方法为：1)、根据数据处理单元获取的当前水平面的辐射度、并网点处的电压值和电流值、光伏组件的参数，计算该光伏发电系统当前的发电效率。2)、根据该光伏发电系统当前的发电效率，预测发电量。

Description

一种基于光伏发电效率的发电量预测方法

技术领域

本发明涉及一种基于光伏发电效率的发电量预测方法，属于光伏发电领域。

背景技术

随着光伏发电技术逐步趋于成熟和完善，为了满足光伏发电入网的需求，需要对光伏发电效率实时监控。发电量的预测和评估具有很重大的意义，不但能够知道现有光伏发电设备的实际发电量，也对未来的发电量有了一定的认知，对提高发电的效率和改善光伏发电设备都有很重要的作用。现有的发电效率的计算方法通常是根据系统各环节的发电效率的乘积计算。而各个设备的效率往往是根据经验值，必然存在很大的误差。因此，需要一种较精确地发电效率计算方法。

目前的发电量估算都是基于系统设计的理论发电效率，与实际发电效率还存在很大的误差，发电效率计算不够准确，严重影响发电量的预测。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于光伏发电效率的发电量预测方法，用以解决目前没有一种较准确地发电效率计算方法和发电量估算方法的问题。

为实现上述目的，本发明的方案包括：一种基于光伏发电效率的发电量预测方法，光伏发电系统包括：用于光伏发电的光伏组件、光伏发电监测系统；光伏发电监测系统包括：环境监测仪、采集器、并网点电压电流采集装置、与采集器连接的数据处理单元；采集器连接环境监测仪和并网点电压电流采集装置，环境监测仪用于采集水平面的辐照度信息，并网点电压电流采集装置采集并网点的电压值和电流值。

发电量预测方法为：

1)、根据数据处理单元获取的当前水平面的辐射度、并网点处的电压值和电流值、光伏组件的参数，计算该光伏发电系统当前的发电效率；

2)、根据该光伏发电系统当前的发电效率，预测发电量。

进一步地，计算该光伏发电系统当前的发电效率包括以下步骤：

1)、根据当前水平面的辐射度计算组件斜面上的总辐射度；

2)、根据组件斜面上的总辐射度和组件参数计算组件的理论发电功率P_o；

3)、根据并网点的电压值和电流值计算并网点输出有功功率P；

4)、计算该光伏发电系统当前的发电效率η_PV，

进一步地，预测月发电量E的计算公式为：T_i＝t_i·d_i；E＝P_COI·η_PV·T_i；预测第N年的年发电量E_N的计算公式为：T_i＝t_i·d_i；其中T_i为月峰值日照小时数，t_i为月平均峰值日照小时数，d_i为当月的总天数，P_COI为光伏组件装机容量，ε为光伏组件的年衰减系数。

进一步地，水平面的辐射度包括：水平面上的太阳直射辐照度I_DH、散射辐照度I_dH和反射辐照度I_Rθ；所述光伏组件的参数包括：组件的倾角β、组件的数量n、组件的长l、宽d、光电转换效率η、衰减系数ε。

进一步地，斜面上的直射辐照度I_Dθ：

斜面上的散射辐照度I_dθ：

斜面上的反射辐照度I_Rθ： $I_{\mathrm{R\θ}}=\mathrm{\ρ}(I_{\mathrm{DH}}+I_{\mathrm{dH}})(1-{\cos }^2\left(\frac{\mathrm{\β}}{2}\right))=\mathrm{\ρ}(I_{\mathrm{DH}}+I_{\mathrm{dH}})\left(\frac{1-\cos \mathrm{\β}}{2}\right);$

其中：β为光伏组件的倾角，δ为当前时间的太阳赤纬，ω为当前时角，为当地纬度，ρ为地面的反射率；

组件斜面上的总辐射度I_θ：I_θ＝I_Dθ+I_dθ+I_Rθ。

进一步地，理论发电功率P_o的计算公式为：P_o＝n·I_θ·η·l·d；

并网点电压电流采集装置采集当前并网点的电压值为：

${\stackrel{\·}{U}}_A=u_A\∠{\mathrm{\α}}_A,{\stackrel{\·}{U}}_B=u_B\∠{\mathrm{\α}}_B,{\stackrel{\·}{U}}_C=u_C\∠{\mathrm{\α}}_C;$

并网点电压电流采集装置采集当前并网点的电流值为：

${\stackrel{\·}{I}}_A=i_A\∠{\mathrm{\α}}_A,{\stackrel{\·}{I}}_B=i_B\∠{\mathrm{\α}}_B,{\stackrel{\·}{I}}_C=i_C\∠{\mathrm{\α}}_C;$

并网点输出有功功率P的计算公式为：

P＝u_AI_Acos(α_A-β_A)+u_BI_Bcos(α_B-β_B)+u_CI_Ccos(α_C-β_C)

进一步地，计算X个不同时刻的发电效率η_PV1～η_PVX；

计算该X个不同时刻的发电效率的均值Eη_PV：

计算该X个发电效率与均值的偏差值D_i：D_i＝η_PVi-Eη_PV；

滤除该X个偏差值中最大的Y个偏差值，计算剩余X-Y个发电效率的均值

月发电量E的计算公式为：

第N年的年发电量E_N的计算公式为：

进一步地，采集器通过Zigbee网络与采集网关连接，采集网关与数据处理单元连接。

本发明提供的发电效率的计算方法不需要知道太多的参数，是在仅有厂家提供的组件信息、实测的气象信息、并网点的电压、电流的信息的条件下计算出的，并没有很复杂和很难获得的参数；另外，发电量预测方法是根据当地的峰值日照小时数和组件年的衰减率估算出的。相对于常规的根据光伏系统的设计和设备的参数计算发电效率更加简单、精确。

附图说明

图1是光伏发电监测系统的结构示意图；

图2是发电效率流程图；

图3是发电量预测流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步详细的说明。

如图1所示，为本实施方式中光伏发电监测系统的结构示意图。环境监测仪用来测量当前辐照度信息，并网点电压电流采集装置用来测量并网点的电压值和电流值。采集器连接环境监测仪和并网点电压电流采集装置，采集器接收环境监测仪和并网点电压电流采集装置传输的参数信息，并将参数信息通过Zigbee网络传输给采集网关，采集网关再将参数信息传输给数据处理单元。数据处理单元根据接收到的参数信息计算发电效率和发电量的预测。

如图2所示为发电效率的计算流程图。具体步骤如下：

获取当前太阳赤纬δ：

$\text{\δ=23.45sin}(2\mathrm{\π}\×\frac{284+n_T}{365})\·\frac{2\mathrm{\π}}{360}---\left(1\right)$

其中n_T代表当天是一年中的第几天。

获取当前的时角ω，其中t_s是当地太阳时：

$\mathrm{\φ}=\frac{2\mathrm{\π}(n_T-81)}{364}---\left(2\right)$

A＝9.87sin2φ-7.53cosφ-1.5sinφ     (3)

$t_s=t+\frac{(L_{\mathrm{st}}-L_{\mathrm{local}})\×4+A}{60}---\left(4\right)$

ω＝(t_S-12)×12/π     (5)

其中t为标准时间(北京时间)，L_st为标准时间经度(120°)，L_local为当地时间经度。

输入光伏阵列的倾角β，根据公式(1)获取当前时间的太阳赤纬δ，根据公式(5)获取当前时角ω，从环境监测仪获取水平面上的太阳直射辐照度I_DH、当地纬度则斜面上的直射辐照度I_Dθ。

斜面上的散射辐照度I_dθ：

$I_{\mathrm{d\θ}}=I_{\mathrm{dH}}{\cos }^2\left(\frac{\mathrm{\β}}{2}\right)---\left(7\right)$

其中I_dH为水平面的散射辐照度，从环境监测仪获取。

根据公式(6)获取倾斜上太阳直辐照度I_Dθ，根据公式(7)获取倾斜上太阳散射辐照度I_dθ，从环境监测仪获取地面的反射率ρ，则斜面上的反射辐照度I_Rθ。

$I_{\mathrm{R\θ}}=\mathrm{\ρ}(I_{\mathrm{DH}}+I_{\mathrm{dH}})(1-{\cos }^2\left(\frac{\mathrm{\β}}{2}\right))=\mathrm{\ρ}(I_{\mathrm{DH}}+I_{\mathrm{dH}})\left(\frac{1-\cos \mathrm{\β}}{2}\right)---\left(8\right)$

根据公式(6)获取倾斜上太阳直辐照度I_Dθ，根据公式(7)获取倾斜上散射辐照度I_dθ，根据公式(8)获取倾斜确定斜面上的反射辐照度I_θ，则斜面上的总辐照度I_θ。

I_θ＝I_Dθ+I_dθ+I_Rθ，单位(W/m²)     (9)

根据光电组件的铭牌信息，能够获取组件数量n和组件长度l，宽度d，光电转换效率η，组件的理论发电功率P_o为

P_o＝n·I_θ·η·l·d     (10)

并网点电压电流采集装置采集当前时刻的电压值。

${\stackrel{\·}{U}}_A=u_A\∠{\mathrm{\α}}_A,{\stackrel{\·}{U}}_B=u_B\∠{\mathrm{\α}}_B,{\stackrel{\·}{U}}_C=u_C\∠{\mathrm{\α}}_C---\left(11\right)$

并网点电压电流采集装置采集当前时刻的电流值。

${\stackrel{\·}{I}}_A=i_A\∠{\mathrm{\α}}_A,{\stackrel{\·}{I}}_B=i_B\∠{\mathrm{\α}}_B,{\stackrel{\·}{I}}_C=i_C\∠{\mathrm{\α}}_C---\left(12\right)$

并网点输出有功功率P：

P＝u_AI_Acos(α_A-β_A)+u_BI_Bcos(α_B-β_B)+u_CI_Ccos(α_C-β_C)     (13)

该光伏发电系统当前的发电效率η_PV：

${\mathrm{\η}}_{\mathrm{PV}}=\frac{P}{P_0}---\left(14\right)$

测量不同时刻的20组发电效率数据η_PV1～η_PV20。

计算这20个值的均值Eη_PV：

${\mathrm{E\η}}_{\mathrm{PV}}=\frac{1}{20}{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^{20}{\mathrm{\η}}_{\mathrm{PVi}}---\left(15\right)$

分别计算这20个值与均值的偏差值D_i：

D_i＝η_PVi-Eη_PV     (16)

滤除这20个偏差值中最大的5个值，求剩余15个值的均值将这个均值设置为系统修正后的发电效率。

如图3所示为发电量预测流程图。

获取当地的阵列倾斜面上月平均峰值日照小时数t_i。峰值日照小时数是将太阳能电池组件所在平面上某段时间段内所能接收到的太阳辐射量，转换为辐照强度1000W/m²标准工况下条件下的等效小时数。若太阳能电池组件在1h中接收到的太阳辐射量为1kWh/m²，由以上峰值日照小时定义，可得其峰值日照小时数t＝(1kWh/m²)/(1000W/m²)＝1(h)。

NASA数据库可查询各地平均日辐射量信息，根据当地经纬度和阵列倾角，查询所在位置的倾斜面上平均日辐射量，即月平均峰值日照小时数t_i(i取1～12)。

月峰值日照小时数T_i＝t_i·d_i，其中t_i为月平均峰值日照小时数，d_i当月的总天数(若i＝1，t₁即是1月份日平均峰值日照小时数，而d₁＝31天)，系统的理论月发电量E：

$E=P_{\mathrm{COI}}\·E_{{\mathrm{\η}}_{\mathrm{PV}}}^{\′}\·T_i---\left(17\right)$

由于光伏组件存在逐年衰减现象，将理论发电量乘以光伏组件当年衰减系数进行修正，计算结果才为当年系统的发电量。从组件厂家提供的信息中查询衰减系数ε，则第N年系统的年发电量E_N：

$E_N={\mathrm{\ϵ}}^N\·P_{\mathrm{COI}}\·E_{{\mathrm{\η}}_{\mathrm{PV}}}^{\′}\·{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^{12}(t_i\·d_i)---\left(18\right)$

以某工程为例，装机容量P_COI＝10MW，组件年衰减率为ε＝0.8％，根据本文提供的方法计算出系统的发电效率为查询得当地的月平均峰值日照小时数见表1，，根据公式(17)计算系统每月发电量，计算结果如表1所示。

表1理论月发电量统计

经计算，得出本工程光伏阵列年理论发电量为E＝393.69万kW·h，年峰值日照小时数为1095h，每日的峰值日照小时数约3(h)。

光伏电站逐年发电量应将光伏电站理论年发电量乘以当年组件衰减系数，根据公式(18)计算得光伏电站投入运行后1～25年内逐年发电量，见表2。

表2逐年发电量统计表

以上给出了具体的实施方式，但本发明不局限于所描述的实施方式。本发明的基本思路在于上述基本方案，对本领域普通技术人员而言，根据本发明的教导，设计出各种变形的模型、公式、参数并不需要花费创造性劳动。在不脱离本发明的原理和精神的情况下对实施方式进行的变化、修改、替换和变型仍落入本发明的保护范围内。

Claims (8)

1.一种基于光伏发电效率的发电量预测方法，光伏发电系统包括：用于光伏发电的光伏组件、光伏发电监测系统；所述光伏发电监测系统包括：环境监测仪、采集器、并网点电压电流采集装置、与采集器连接的数据处理单元；采集器连接环境监测仪和并网点电压电流采集装置，环境监测仪用于采集水平面的辐照度信息，并网点电压电流采集装置采集并网点的电压值和电流值；其特征在于，所述发电量预测方法为：

1)、根据数据处理单元获取的当前水平面的辐射度、并网点处的电压值和电流值、光伏组件的参数，计算该光伏发电系统当前的发电效率；

2)、根据该光伏发电系统当前的发电效率，预测发电量。

2.根据权利要求1所述的基于光伏发电效率的发电量预测方法，其特征在于，所述计算该光伏发电系统当前的发电效率包括以下步骤：

1)、根据当前水平面的辐射度计算组件斜面上的总辐射度；

2)、根据组件斜面上的总辐射度和组件参数计算组件的理论发电功率P_o；

3)、根据并网点的电压值和电流值计算并网点输出有功功率P；

4)、计算该光伏发电系统当前的发电效率η_PV，

3.根据权利要求2所述的基于光伏发电效率的发电量预测方法，其特征在于，预测月发电量E的计算公式为：T_i＝t_i·d_i；E＝P_COI·η_PV·T_i；

预测第N年的年发电量E_N的计算公式为：T_i＝t_i·d_i；其中T_i为月峰值日照小时数，t_i为月平均峰值日照小时数，d_i为当月的总天数，P_COI为光伏组件装机容量，ε为光伏组件的年衰减系数。

4.根据权利要求1或2或3所述的基于光伏发电效率的发电量预测方法，其特征在于，所述水平面的辐射度包括：水平面上的太阳直射辐照度I_DH、散射辐照度I_dH和反射辐照度I_Rθ；所述光伏组件的参数包括：组件的倾角β、组件的数量n、组件的长l、宽d、光电转换效率η、衰减系数ε。

5.根据权利要求4所述的基于光伏发电效率的发电量预测方法，其特征在于，

斜面上的直射辐照度I_Dθ：

斜面上的散射辐照度I_dθ：

斜面上的反射辐照度I_Rθ： $I_{\mathrm{R\θ}}=\mathrm{\ρ}(I_{\mathrm{DH}}+I_{\mathrm{dH}})(1-{\cos }^2\left(\frac{\mathrm{\β}}{2}\right))=\mathrm{\ρ}(I_{\mathrm{DH}}+I_{\mathrm{dH}})\left(\frac{1-\cos \mathrm{\β}}{2}\right);$

其中：β为光伏组件的倾角，δ为当前时间的太阳赤纬，ω为当前时角，为当地纬度，ρ为地面的反射率；

所述组件斜面上的总辐射度I_θ：I_θ＝I_Dθ+I_dθ+I_Rθ。

6.根据权利要求4所述的基于光伏发电效率的发电量预测方法，其特征在于，所述理论发电功率P_o的计算公式为：P_o＝n·I_θ·η·l·d；

并网点电压电流采集装置采集当前并网点的电压值为：

${\stackrel{\·}{U}}_A=u_A\∠{\mathrm{\α}}_A,{\stackrel{\·}{U}}_B=u_B\∠{\mathrm{\α}}_B,{\stackrel{\·}{U}}_C=u_C\∠{\mathrm{\α}}_C;$

并网点电压电流采集装置采集当前并网点的电流值为：

${\stackrel{\·}{I}}_A=i_A\∠{\mathrm{\α}}_A,{\stackrel{\·}{I}}_B=i_B\∠{\mathrm{\α}}_B,{\stackrel{\·}{I}}_C=i_C\∠{\mathrm{\α}}_C;$

所述并网点输出有功功率P的计算公式为：

P＝u_AI_Acos(α_A-β_A)+u_BI_Bcos(α_B-β_B)+u_CI_Ccos(α_C-β_C)。

7.根据权利要求6所述的基于光伏发电效率的发电量预测方法，其特征在于，

计算X个不同时刻的发电效率η_PV1～η_PVX；

计算该X个不同时刻的发电效率的均值Eη_PV：

计算该X个发电效率与均值的偏差值D_i：D_i＝η_PVi-Eη_PV；

滤除该X个偏差值中最大的Y个偏差值，计算剩余X-Y个发电效率的均值

所述月发电量E的计算公式为：

所述第N年的年发电量E_N的计算公式为：

8.根据权利要求1所述的基于光伏发电效率的发电量预测方法，其特征在于，所述采集器通过Zigbee网络与采集网关连接，采集网关与数据处理单元连接。