CN106709585A - 一种利用实时摄像实现极短期光伏功率预测的系统 - Google Patents

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Abstract

本发明系统属于新能源发电技术领域，具体涉及一种利用实时摄像实现极短期光伏功率预测的系统。本发明的技术方案包括摄像头、摄像储存模块、影像变化识别模块、环境监测仪、计算机、影像处理程序模块、光伏功率分析模块、历史及统计分析数据库子系统、通信连接装置、系统电源；提供了一种利用常用摄像装置和环境监测仪获取光伏电站区域的云团数据和环境数据，并且通过计算机分析设定时间间隔的云影像变化及影像灰度以及结合历史及统计分析数据和太阳轨迹点的数据，实现比较准确的分钟级极短期光功率预测，技术方案简单实用、便于推广。

Description

一种利用实时摄像实现极短期光伏功率预测的系统
技术领域
本发明系统属于新能源发电技术领域，具体涉及一种利用实时摄像实现极短期光伏功率预测的系统。
背景技术
近年来，大规模光伏电站接入电网，由于光伏电站发电功率因受诸多气象因素，环境因素影响而呈现出固有的随机性和波动性，大规模光伏发电接入电网会给系统的功率平衡和电网安全运行带来挑战。为了电网安全稳定和经济运行目前通常采取限制光伏电力接入电网的规模以及在光伏电力波动大的时段采取限电措施，这样不仅阻碍了光伏发展的规模而且浪费了大量资源。
如果能够平抑光伏发电的波动，在每一个供电调度时段(如15分钟)都能够供应符合电网要求的比较平稳的电力，就可以不受限制或改善目前对光伏电站限制和弃电，提高光伏电站的投资效益以及增加发电的比例与规模，有利于光伏资源的充分利用，获得更大的经济效益和社会效益。然而要平抑光伏发电输出功率的波动，就必须能够实现极短期光伏功率的预测，为储能系统充放电调节提供重要的决策支持。
由于地面辐照度作为光伏电站输出功率的主要影响因素之一，它的不确定性直接导致输出功率的随机性和波动性。而云作为影响太阳地面辐照量的主要气象要素，除了太阳每天有规律地变化之外，云的生消和移动变化是地面辐照度变化不确定性的根本原因之一。现有技术光伏功率预测方法主要根据历史气象要素数据和光伏电站输出功率数据进行统计分析或机器学习进行预测，有基于人工神经网络的预测模型和基于支持向量机的预测模型，也有通过气象系统和气象云图数据，所涉及的卫星云图的时间分辨率最小为30min，最小空间分辨率为2.5km2，对于光伏电站区域的光伏功率预测仍然不能及时、准确、有效的支持，不能满足极短时间的平抑光伏发电波动的要求并且成本比较大。
发明内容
为了改进现有的技术状况，本发明提出一种利用实时摄像实现极短期光伏功率预测的系统，至少包括摄像头、摄像储存模块、影像变化识别模块、环境监测仪、计算机、影像处理程序模块、光伏功率分析模块、历史及统计分析数据库子系统、通信连接装置、系统电源；其特征是：
由摄像头、摄像储存模块、影像变化识别模块连接，构成实时动态影像拍摄子系统A，由影像变化识别模块判断识别摄像头的取景范围内的影像变化并启动拍摄有变化的影像及储存于摄像储存模块之中并且摄像头的取景范围的投影覆盖光伏发电系统的光伏板占地范围；
由环境监测仪、计算机、影像处理程序模块、光伏功率分析模块、历史及统计分析数据库子系统相连接，构成影像处理及光伏功率预测子系统，计算机通过通信连接装置读取实时动态影像拍摄子系统A的动态影像数据，同时还连接环境监测仪实时同步读取环境数据，经过影像处理程序模块分析计算得到取景范围内云图影像的变化方向、速度以及灰度，再由光伏功率分析模块同步分析云图影像的变化方向、速度、灰度、光照度、温度、湿度、气压、风向、风力及光伏板温度，结合历史及统计分析数据库子系统的统计分析数据，得到做出比较准确的1-15分钟极短期光伏预测发电功率；同时历史及统计分析数据库子系统实时跟踪和记录所做出的极短期时间段的光伏实际发电功率并与光伏预测发电功率进行分析比较，得到相应数据及误差修正系数记入历史及统计分析数据库子系统供类似情形时参考。
本发明一种利用实时摄像实现极短期光伏功率预测的系统所述，其环境监测仪的特征是：由光照度传感器、温度传感器、湿度传感器、气压传感器、风向传感器、风力传感器及光伏板温度传感器、数据信号采集模块、数据处理模块、通信模块、电源模块组成，实时采集并同步传输传感器的信号数据。
本发明的技术方案提供了一种利用常用摄像装置和环境监测仪获取光伏电站区域的云团数据和环境数据，并且通过计算机分析设定时间间隔的云影像变化及影像灰度以及结合历史及统计分析数据和太阳轨迹点的数据，实现比较准确的分钟级极短期光功率预测，简单实用、便于推广。
附图说明
图1是摄像头及取景范围示意图。
图2是动态变化云图影像示意图。
图3是一种利用实时摄像实现极短期光伏功率预测的系统原理框图。
图4是环境监测仪构成原理框图。
具体实施方式
作为实施例子，结合附图对一种利用实时摄像实现极短期光伏功率预测的系统给予说明，但是，本发明的技术与方案不限于本实施例子给出的内容。
图1给出了摄像头及取景范围示意图，图2给出了动态变化云图影像示意图。
如图3所示一种利用实时摄像实现极短期光伏功率预测的系统，至少包括摄像头(1)、摄像储存模块(2)、影像变化识别模块(3)、环境监测仪(4)、计算机(5)、影像处理程序模块(6)、光伏功率分析模块(7)、历史及统计分析数据库子系统(8)、通信连接装置(9)、系统电源(10)；其特征是：
由摄像头(1)、摄像储存模块(2)、影像变化识别模块(3)连接，构成实时动态影像拍摄子系统A，由影像变化识别模块(3)判断识别摄像头(1)的取景范围内的影像变化并启动拍摄有变化的影像及储存于摄像储存模块(2)之中并且摄像头(1)的取景范围的投影覆盖光伏发电系统的光伏板占地范围；
由环境监测仪(4)、计算机(5)、影像处理程序模块(6)、光伏功率分析模块(7)、历史及统计分析数据库子系统(8)相连接，构成影像处理及光伏功率预测子系统，计算机(5)通过通信连接装置(9)读取实时动态影像拍摄子系统A的动态影像数据，同时还连接环境监测仪(4)实时同步读取环境数据，经过影像处理程序模块(6)分析计算得到取景范围内云图影像的变化方向、速度以及灰度，再由光伏功率分析模块(7)同步分析云图影像的变化方向、速度、灰度、光照度、温度、湿度、气压、风向、风力及光伏板温度，结合历史及统计分析数据库子系统(8)的统计分析数据，得到做出比较准确的1-15分钟极短期光伏预测发电功率；同时历史及统计分析数据库子系统(8)实时跟踪和记录所做出的极短期时间段的光伏实际发电功率并与光伏预测发电功率进行分析比较，得到相应数据及误差修正系数记入历史及统计分析数据库子系统(8)供类似情形时参考。
如图4一种利用实时摄像实现极短期光伏功率预测的系统所述，其环境监测仪(4)的特征是：由光照度传感器(41)、温度传感器(42)、湿度传感器(43)、气压传感器(44)、风向传感器(45)、风力传感器(46)及光伏板温度传感器(47)、数据信号采集模块(48)、数据处理模块(49)、通信模块(40)、电源模块(100)组成，实时采集并同步传输传感器的信号数据。

Claims (2)

1.一种利用实时摄像实现极短期光伏功率预测的系统，至少包括摄像头(1)、摄像储存模块(2)、影像变化识别模块(3)、环境监测仪(4)、计算机(5)、影像处理程序模块(6)、光伏功率分析模块(7)、历史及统计分析数据库子系统(8)、通信连接装置(9)、系统电源(10)；其特征是：
由摄像头(1)、摄像储存模块(2)、影像变化识别模块(3)连接，构成实时动态影像拍摄子系统A，由影像变化识别模块(3)判断识别摄像头(1)的取景范围内的影像变化并启动拍摄有变化的影像及储存于摄像储存模块(2)之中并且摄像头(1)的取景范围的投影覆盖光伏发电系统的光伏板占地范围；
由环境监测仪(4)、计算机(5)、影像处理程序模块(6)、光伏功率分析模块(7)、历史及统计分析数据库子系统(8)相连接，构成影像处理及光伏功率预测子系统，计算机(5)通过通信连接装置(9)读取实时动态影像拍摄子系统A的动态影像数据，同时还连接环境监测仪(4)实时同步读取环境数据，经过影像处理程序模块(6)分析计算得到取景范围内云图影像的变化方向、速度以及灰度，再由光伏功率分析模块(7)同步分析云图影像的变化方向、速度、灰度、光照度、温度、湿度、气压、风向、风力及光伏板温度，结合历史及统计分析数据库子系统(8)的统计分析数据，得到做出比较准确的1-15分钟极短期光伏预测发电功率；同时历史及统计分析数据库子系统(8)实时跟踪和记录所做出的极短期时间段的光伏实际发电功率并与光伏预测发电功率进行分析比较，得到相应数据及误差修正系数记入历史及统计分析数据库子系统(8)供类似情形时参考。
2.根据权利要求1一种利用实时摄像实现极短期光伏功率预测的系统所述，其环境监测仪(4)的特征是：由光照度传感器(41)、温度传感器(42)、湿度传感器(43)、气压传感器(44)、风向传感器(45)、风力传感器(46)及光伏板温度传感器(47)、数据信号采集模块(48)、数据处理模块(49)、通信模块(40)、电源模块(100)组成，实时采集并同步传输传感器的信号数据。
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