CN108268963B - 一种自修正检验的光伏功率短期预测方法 - Google Patents

一种自修正检验的光伏功率短期预测方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种自修正检验的光伏功率短期预测方法，该方法包括：近地面短波辐射的预测、数据整编、辐射‑功率关系率定、模型再训练检验的判定和短期功率预测的输出。本发明提供的方法解决了光伏电站数据质量较差情况下的光伏短期功率预测的问题，如缺少实测气象监测数据，光伏电站气象条件突变，光伏组件附尘等情况。本发明提供的技术方案只需将高精度的数值天气预报WRF模式生产的近地面短波辐射和光伏电站的实测功率数据做为预测模型的输入，再通过一系列的矫正和预测评估，逐次优化，提高了光伏短期预测模型的精度。实验结果表明，该算法具有很好的普适性，能够很好的用于不同区域光伏电站的光伏短期功率的预测。

Description

一种自修正检验的光伏功率短期预测方法
技术领域
本发明属于光伏功率预测技术领域，具体为一种自修正检验的光伏功率短期预测方法。
背景技术
我国太阳能资源丰富，理论储量大，新能源和可再生能源的开发利用越来越成为焦点。太阳能光伏发电被认为是转换效率最高、使用期长、可提供大量电力的一种太阳能利用方式。随着近年来大规模光伏电站接入电网，由于光伏发电输出功率具有随机性和波动性，对电网安全稳定和经济运行造成影响。对光伏电站的输出功率进行准确预测，可以为电力调度提供重要的决策支持，统筹安排常规电源和光伏发电的协调配合，有效的降低电力系统运行成本，充分的利用光伏资源，从而获得更大的经济效益和社会效益。
一方面由于光伏功率数据、气象数据等数据质量的差次不齐，另一方面，随着光伏电站装机变化，以及光伏组件的老化。光伏电站的发电功率也会受到影响，最初安装光伏组件时所使用的辐射功率转换曲线也慢慢的不再适用；另外光伏组件还会受阴雨、云层、附尘、沙尘、雾霾等因素的影响，辐射功率曲线关系发生瞬时变化，导致光伏功率的预测模型的预测精度下降。从而造成其输出功率不稳定且难以预测，这一缺点不仅影响了电能质量,甚至会影响整个电力系统的稳定性，所以，需要提供一种光伏系统的发电预测技术来满足可再生能源的开发利用与发展低碳经济来适应新能源的发展步伐。
发明内容
为克服上述现有技术的不足，本发明提出一种自修正检验的光伏功率短期预测方法。
实现上述目的所采用的解决方案为：
一种自修正检验的光伏功率短期预测方法，其改进之处在于：所述方法包括：
步骤1近地面短波辐射的预测；
步骤2数据的整编；
步骤3辐射-功率关系率定；
步骤4模型再训练检验判定；
步骤5短期功率预测输出。
本发明提供的第一优选技术方案，其改进之处在于：步骤1即采用WRF(WeatherResearch Forecast)模式，利用NCEP(National Centers for EnvironmentalPrediction)预报场数据作为WRF模式初始场和边界条件，结合光伏电站本地化观测数据，分别在8:00和20:00生产输出时间间隔分别为5分钟或者15分钟，预测时长为72小时的近地面短波辐射预测数据。
本发明提供的第二优选技术方案，其改进之处在于：所述步骤2包括：
步骤2.1规整时间粒度；
步骤2.2修正辐射异常数据；
步骤2.3修正光伏功率实测数据；
步骤2.4修正漏采数据。
本发明提供的第三优选技术方案，其改进之处在于：
所述步骤2.2中，选取第i时刻数值天气预报产生的近地面短波辐射数据Ri，修正所述Ri如下式所示：
Figure GDA0003701919700000021
其中，R当地气象局为中国天气网发布的对应地区的辐射数据。
本发明提供的第四优选技术方案，其改进之处在于：
所述步骤2.3中，选取第i时刻实测光伏功率数据pi，修正所述pi如下式所示：
Figure GDA0003701919700000022
其中P装机容量为光伏电站的实际装机容量。
本发明提供的第五优选技术方案，其改进之处在于：
所述步骤2.4中，选择第i时刻漏采数据pi如下式所示：
pi＝(pi-1+pi+1)/2 (3)。
本发明提供的第六优选技术方案，其改进之处在于：
所述步骤3包括：
所述近地面短波辐射为R时通过关于R的n次多项式计算得到的光伏功率预测值pn(R)如下式所示：
Figure GDA0003701919700000031
ak为所述光伏功率短期预测模型的k次系数，即所述光伏功率短期预测模型参数，Φ为所有次数不超过n的多项式构成函数式；
辐射-功率数据点为(Ri,pi)，即i时刻所述近地面短波辐射为Ri，其对应实测光伏功率数据为pi，i＝0,1…，m；n≤m；
需满足拟合差值I趋于最小，即
Figure GDA0003701919700000032
对函数关于I＝I(a0,a1,…,an)取极值min，要求
Figure GDA0003701919700000033
Figure GDA0003701919700000034
解公式(7)展开的方程组，可得ak，其中k＝0,1…，n；
计算曲线拟合的平方误差：
Figure GDA0003701919700000035
比较曲线拟合的平方误差与已有所述光伏功率短期预测模型的平方误差，如果曲线拟合的平方误差小于上次拟合曲线的平方误差，则将所述光伏功率短期预测模型的参数更新为ak，k＝0,1…，n；否则所述光伏功率短期预测模型的参数不变。
本发明提供的第七优选技术方案，其改进之处在于：所述步骤4包括：
根据辐射-功率关系，预测对应光伏电站日前的发电功率；评估8:00训练的光伏功率短期预测模型的预测结果，合格标准包括预测光伏功率相对实测光伏功率的均方根误差小于0.15，合格率大于0.9，相关系数大于0.98；
反之，包括预测评估结果的所述均方根误差大于0.15，合格率小于0.9，相关系数小于0.98，则利用上午8:00WRF模式输出的近地面短波辐射数据和光伏实测功率数据再次进行运算，若曲线拟合的平方误差小于已有的光伏功率短期预测模型的平方误差，则更新光伏功率短期预测模型参数，从而逐步优化光伏功率短期预测模型。
与最接近的现有技术比，本发明提供的技术方案具有以下优异效果：
本发明提供的技术方案解决了光伏电站数据质量较差情况下的光伏短期功率的预测问题，如缺少实测气象监测数据，光伏电站气象条件突变，光伏组件附尘等情况。本发明提供的技术方案只需要将高精度的数值天气预报WRF模式生产的近地面短波辐射和光伏电站的实测功率数据做为预测模型的输入，通过一系列的矫正和预测评估，逐次优化，提高了光伏短期预测模型的精度。实验结果表明，该算法具有很好的普适性，能够很好的解决不同区域光伏电站的光伏短期功率的预测。
附图说明
图1为光伏功率短期预测流程框图；
图2为辐射-功率实测值与拟合曲线的一个实施例。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式做进一步的详细说明。
如图1所示，图1为光伏功率短期预测流程框图。
一种自修正检验的光伏功率短期预测方法包括以下步骤：
步骤1近地面短波辐射预测
对于光伏电站近地面短波辐射的预测，该发明使用数据天气预报生产输出，即采用WRF(Weather Research Forecast)模式。结合先进的数值方法和资料同化技术，采用经过改进的物理过程方案，基于高度模块化、并行化和分层设计技术，利用NCEP(NationalCenters for Environmental Prediction)预报场数据作为WRF模式初始场和边界条件，结合光伏电站本地化观测数据，分别在8:00和20:00生产输出时间间隔分别为5分钟或者15分钟，预测时长为72小时的近地面短波辐射预测数据。
步骤2数据整编
数据整编主要是针对光伏电站的实测光伏功率数据和数值天气预报的近地面短波辐射预测数据进行数据处理。通常由监控系统所采集的光伏电站的实际出力功率的都会比较好，偶尔会由于电站或者电网的检修，导致监测系统所采集的实际出力数据质理不好，如丢数、漏数、误采、误报等数据。所以在使用光伏电站实测光伏功率之前需要对实测数据进行数据整编。
数据处理步骤包括：
步骤2.1规整时间粒度
选取过去临近一天实测光伏功率数据和对应时间段的近地面短波辐射预测数据，对数据进行数据粒度抽取，将实测光伏功率数据与数据天气预报的预测辐射数据时间粒度相对应。
步骤2.2修正辐射异常数据
将选取的第i时刻数值天气预报生产输出的近地面短波辐射数据Ri与中国天气网发布对应地区的辐射数据R当地气象局进行对比，要求其平均值和最大值的绝对差不大于0.05，因此要求Ri满足
Figure GDA0003701919700000051
步骤2.3修正光伏功率实测数据
将第i时刻实测光伏功率数据pi进行数据处理，要求pi满足
Figure GDA0003701919700000052
其中P装机容量为光伏电站的实际装机容量。
步骤2.4修正漏采数据
选择第i时刻漏采数据pi的前后数据，然后取其平均值，即
pi＝(pi-1+pi+1)/2 (3)。
步骤3辐射-功率关系率定，即辐射-功率关系的确定
逼近辐射-功率离散数据的基本方法就是曲线拟合，通过多次实验，发现多次拟合的效果要优于二次拟合。具体方法如下：
建立光伏功率短期预测模型
Figure GDA0003701919700000061
其中，R为所述近地面短波辐射的数值，pn(R)为所述近地面短波辐射为R时通过关于R的n次多项式计算得到的光伏功率预测值，ak为所述光伏功率短期预测模型的k次系数，即所述光伏功率短期预测模型参数，Φ为所有次数不超过n的多项式构成函数式；
辐射-功率数据点为(Ri,pi)，即i时刻所述近地面短波辐射为Ri，其对应实测光伏功率数据为pi，i＝0,1…，m；n≤m；
需满足拟合差值I趋于最小，即
Figure GDA0003701919700000062
对函数关于I＝I(a0,a1,…,an)取极值min，要求
Figure GDA0003701919700000063
Figure GDA0003701919700000064
解公式(7)展开的方程组，可得ak，其中k＝0,1…，n；
计算曲线拟合的平方误差：
Figure GDA0003701919700000065
然后比较曲线拟合的平方误差与已有所述光伏功率短期预测模型的平方误差，如果曲线拟合的平方误差小于上次拟合曲线的平方误差，则将所述光伏功率短期预测模型的参数更新为ak，k＝0,1…，n；否则所述光伏功率短期预测模型的参数不变。
步骤4模型再训练检验判定
依据步骤1到步骤3的计算过程，预测出对应光伏电站日前发电功率；在20:00时刻，WRF模式再次输出未来72小时近地面短波辐射数据，此时，对8:00训练的光伏功率短期预测模型的预测结果进行评估，合格标准为预测光伏功率相对实测光伏功率的均方根误差小于0.15，合格率大于0.9，相关系数大于0.98；
若预测评估结果的所述均方根误差大于0.15，合格率小于0.9，相关系数小于0.98，则利用上午8:00WRF模式输出的近地面短波辐射数据和光伏实测功率数据进行再次运算，若曲线拟合的平方误差小于已有的光伏功率短期预测模型的平方误差，则更新光伏功率短期预测模型参数，从而逐步优化预测模型。
步骤5短期功率预测输出
输出光伏功率短期预测模型预测的光伏功率预测结果。
最后应当说明的是:以上实施例仅用于说明本申请的技术方案而非对其保护范围的限制,尽管参照上述实施例对本申请进行了详细的说明,所属领域的普通技术人员应当理解:本领域技术人员阅读本申请后依然可对申请的具体实施方式进行种种变更、修改或者等同替换，但这些变更、修改或者等同替换，均在申请待批的权利要求保护范围之内。

Claims (1)

1.一种自修正检验的光伏功率短期预测方法，其特征在于：所述方法包括：
步骤1 近地面短波辐射的预测；
步骤2 数据的整编；
步骤3 辐射-功率关系率定；
步骤4 模型再训练检验判定；
步骤5 短期功率预测输出；
步骤1即采用WRF模式，利用NCEP预报场数据作为WRF模式初始场和边界条件，结合光伏电站本地化观测数据，分别在8:00和20:00生产输出时间间隔分别为5分钟或者15分钟，预测时长为72小时的近地面短波辐射预测数据；
所述步骤2包括：
步骤2.1 规整时间粒度；
步骤2.2修正辐射异常数据；
步骤2.3修正光伏功率实测数据；
步骤2.4修正漏采数据；
所述步骤2.2中，选取第i时刻数值天气预报产生的近地面短波辐射数据R i ，修正所述R i 如下式所示：
Figure 43253DEST_PATH_IMAGE001
（1）
其中，R 当地气象局 为中国天气网发布的对应地区的辐射数据；
所述步骤2.3中，选取第i时刻实测光伏功率数据p i ，修正所述p i 如下式所示：
Figure 265287DEST_PATH_IMAGE002
（2）；
其中P装机容量为光伏电站的实际装机容量；
所述步骤2.4中，选择第i时刻漏采数据p i 如下式所示：
Figure 615497DEST_PATH_IMAGE003
（3）；
所述步骤3包括：
所述近地面短波辐射为R时通过关于R的n次多项式计算得到的光伏功率预测值p n (R)如下式所示：
Figure 814135DEST_PATH_IMAGE004
（4），
a k为所述光伏功率短期预测模型的k次系数，即所述光伏功率短期预测模型参数，Φ为所有次数不超过n的多项式构成函数式；
辐射-功率数据点为(R i , p i )，即i时刻所述近地面短波辐射为R i ，其对应实测光伏功率数据为p i ，i=0,1…，m；n≤m；
需满足拟合差值I趋于最小，即
Figure 933401DEST_PATH_IMAGE005
（5），
对函数关于I=I(a 0,a 1,…,a n)取极值min，要求
Figure 60757DEST_PATH_IMAGE006
（6），
Figure 163842DEST_PATH_IMAGE007
（7），
解公式（7）展开的方程组，可得a k，其中k=0,1…，n；
计算曲线拟合的平方误差：
Figure 166171DEST_PATH_IMAGE008
（8），
比较曲线拟合的平方误差与已有所述光伏功率短期预测模型的平方误差，如果曲线拟合的平方误差小于上次拟合曲线的平方误差，则将所述光伏功率短期预测模型的参数更新为a k，k=0,1…，n；否则所述光伏功率短期预测模型的参数不变；
所述步骤4包括：
根据辐射-功率关系，预测对应光伏电站日前的发电功率；评估8:00训练的光伏功率短期预测模型的预测结果，合格标准包括预测光伏功率相对实测光伏功率的均方根误差小于0.15，合格率大于0.9，相关系数大于0.98；
反之，包括预测评估结果的所述均方根误差大于0.15，合格率小于0.9，相关系数小于0.98，则利用上午8:00 WRF模式输出的近地面短波辐射数据和光伏实测功率数据再次进行运算，若曲线拟合的平方误差小于已有的光伏功率短期预测模型的平方误差，则更新光伏功率短期预测模型参数，从而逐步优化光伏功率短期预测模型。
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