CN109615120B - 一种分布式光伏发电出力预测方法 - Google Patents

一种分布式光伏发电出力预测方法 Download PDF

Info

Publication number
CN109615120B
CN109615120B CN201811417314.6A CN201811417314A CN109615120B CN 109615120 B CN109615120 B CN 109615120B CN 201811417314 A CN201811417314 A CN 201811417314A CN 109615120 B CN109615120 B CN 109615120B
Authority
CN
China
Prior art keywords
solar irradiance
day
coefficient
shading
distributed photovoltaic
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201811417314.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN109615120A (zh
Inventor
范瑞卿
陈建
郭凌旭
黄潇潇
张�杰
党玮
彭志超
蔡蕾
冯建奎
黄卫华
杨蕾
果冉
杜宇
张金华
张保健
袁中琛
赵玉新
杜明
康宁
张志君
张家安
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
State Grid Corp of China SGCC
State Grid Tianjin Electric Power Co Ltd
Original Assignee
State Grid Corp of China SGCC
State Grid Tianjin Electric Power Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by State Grid Corp of China SGCC, State Grid Tianjin Electric Power Co Ltd filed Critical State Grid Corp of China SGCC
Priority to CN201811417314.6A priority Critical patent/CN109615120B/zh
Publication of CN109615120A publication Critical patent/CN109615120A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN109615120B publication Critical patent/CN109615120B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/04Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06Energy or water supply
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y04INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
    • Y04SSYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
    • Y04S10/00Systems supporting electrical power generation, transmission or distribution
    • Y04S10/50Systems or methods supporting the power network operation or management, involving a certain degree of interaction with the load-side end user applications

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Water Supply & Treatment (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Photovoltaic Devices (AREA)

Abstract

本发明涉及一种基于历史数据和集中光伏太阳辐照度的分布式光伏发电出力预测方法,该方法包括如下步骤:1)依据集中式光伏电站历史数据得到一年中各时间段的无遮天太阳辐照度基准曲线;2)依据某历史时期集中光伏的太阳辐照度数据得到该时间区间的太阳辐照度平均无遮挡系数序列;3)依据对应时期的分布式光伏每天的发电量数据计算出分布式光伏一天中不同时刻t的出力系数gt;4)对集中式预测的太阳辐照度做处理并计算预测天各时刻的无遮系数,计算分布式预测天的出力曲线。本发明可实现利用集中式光伏发电的历史数据作为分析基础,成本低廉,适用范围广。

Description

一种分布式光伏发电出力预测方法
技术领域
本发明涉及光伏发电出力预测技术,特别是一种基于历史数据和集中光伏太阳辐照度的分布式光伏发电出力预测方法。
背景技术
光伏发电可分为集中式光伏和分布式光伏两种形式,目前中国的光伏发电系统尚以集中式光伏为主。由于分布式光伏具有因地制宜、安置灵活、就地消纳、分布广泛等优点,近几年内得到了国家政策的支持和快速的发展。但对于整个配电网来说,分布式光伏是一个不可控电源,其出力的随机性对电网安全稳定运行产生影响。所以为了电网工作人员科学的制定电力系统运行模式和调度计划,保证的安全稳定运行,有必要对分布式光伏发电系统进行功率预测。然而,相对于集中式光伏电站,分布式光伏电站存在历史数据收集困难、实时监测数据缺乏等问题,给单个分布式光伏电站的功率预测造成了困难。
光伏发电功率预测按照预测的时间跨度可分为长期预测、中期预测、短期预测和超短期预测。与电网调度运行关系较大的是短期预测和超短期预测。传统的光伏功率预测方主要包括基于数值天气预报的物理建模方法、基于统计观点的预测方法以及组合预测方法。其中人工智能预测方法、时序相关预测方法、空间相关预测方法均属于基于统计观点的预测方法的范畴。但这些方法普遍需要长期的历史数据作为研究的基础,所以无法直接应用于分布式光伏发电系统的功率预测上。
集中光伏一般配置基于数值天气预报的功率预测系统,光伏电站配置有发电功率的遥测点。而分布式光伏由于接入电压等级低,装机容量小,接入电网位置分散且数量较多,一般只采集电量信息。目前尚未有分布式光伏的输出功率预测方法,这对电网的运行调度监控产生了极其不良的结果。已知分布式和集中光伏的历史数据,历史数据包括分布式光伏的每天发电量,集中光伏的日发电功率和太阳辐照度曲线、日发电量曲线。
鉴于此,本发明基于集中式光伏电站的功率预测数据,分析集中式和分布式两地的太阳辐照度关系,对区域内分布式光伏电站的数据进行推测。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足,提供一种基于历史数据和集中光伏太阳辐照度的分布式光伏发电出力预测方法,且可实现利用集中式光伏发电的历史数据作为分析基础,成本低廉,适用范围广。
本发明解决其技术问题是通过以下技术方案实现的:
一种基于历史数据和集中光伏太阳辐照度的分布式光伏发电出力预测方法,其特征在于:所述方法包括如下步骤:
1)依据集中式光伏电站历史数据得到一年中各时间段的无遮天太阳辐照度基准曲线,具体为:
按照太阳高度划分一年的时间段,选取一年中一时间段内历史数据中,时刻i的太阳辐照度样本点取均值获取,其中i时刻的太阳辐照度样本点集合Fi为
Figure BDA0001879783180000021
为无遮天时刻i的太阳辐照度基准值:
Figure BDA0001879783180000022
式(1)中Δ为太阳辐照度的门槛偏差,筛选得到该时间段内每天各个时刻完全无遮挡的太阳辐照度,统计凑成一天即为无遮天的太阳辐照度基准曲线;
2)依据某历史时期集中光伏的太阳辐照度数据得到该时间区间的太阳辐照度平均无遮挡系数序列,该系数序列具体得法为:
将一天划分为若干时间区间,计算该时间区间的平均太阳辐照度
Figure BDA0001879783180000023
Figure BDA0001879783180000024
Figure BDA0001879783180000025
的比值
Figure BDA0001879783180000026
为时刻i的太阳辐照度平均无遮挡系数,某历史时期的平均无遮挡系数序列K为:
Figure BDA0001879783180000027
Figure BDA0001879783180000031
(n为i时刻辐照度的采样点数)
(3)
3)依据对应时期的分布式光伏每天的发电量数据计算出分布式光伏一天中不同时刻t的出力系数gt
出力系数gt的求法为将一天划分为若干时间区间,gt为在时间区间内分布式光伏在无遮天太阳辐照度条件下的出力系数,将一天分为M个时间区间,则一天当中分布式光伏在无遮天太阳辐照度条件下的出力系数序列G为[g1,g2,…,gM],出力系数G可采用最小二乘法等方法计算,对应于N天的历史数据,其求解方程为:
Figure BDA0001879783180000032
式(4)中,
Figure BDA0001879783180000033
为第N天M时刻的太阳辐照度平均无遮挡系数,EN为第N天分布式光伏的发电量;
4)、对集中式预测的太阳辐照度做处理并计算预测天各时刻的无遮系数:首先依据历史数据确定当前处于一年内的那个时间段,选择该时间段的无遮天太阳辐照度基准曲线,得到当前时刻的无遮天太阳辐照度基准值xt,计算当前时刻的太阳辐照度无遮挡系数kt,出力系数G可采用最小二乘法等方法计算,选取当前时刻对应的出力系数gt,则kt和gt的乘积即为当前分布式光伏的功率预测值。
本发明的优点和有益效果为:
本发明的基于历史数据和集中光伏太阳辐照度的分布式光伏发电出力预测方法,由于传统的功率预测方法在不受统一管理的分布式光伏发电上并不适用,使得分布式光伏发电功率预测方面始终是空白和缺失的。提出一种基于集中光伏太阳辐照度的分布式光伏发电功率预测方法,该方法可以较好的给出一个分布式输出功率预测曲线作为参考。该方法应用于电网调度运行中心,在运行中通过集中光伏的发电功率预测分布式光伏的发电功率,成本低廉,适用广泛,也具有很高的可信度。
附图说明
图1为本发明的方法流程图。
具体实施方式
下面通过具体实施例对本发明作进一步详述,以下实施例只是描述性的,不是限定性的,不能以此限定本发明的保护范围。
一种基于历史数据和集中光伏太阳辐照度的分布式光伏发电出力预测方法,其特征在于:所述方法包括如下步骤:
1)依据集中式光伏电站历史数据得到一年中各时间段的无遮天太阳辐照度基准曲线,具体为:
按照太阳高度划分一年的时间段,选取一年中一时间段内历史数据中,如1个月、一个季度等,对应太阳高度变化不大的一个时间阶段,时刻i的太阳辐照度样本点取均值获取,其中i时刻的太阳辐照度样本点集合Fi为
Figure BDA0001879783180000041
为无遮天时刻i的太阳辐照度基准值:
Figure BDA0001879783180000042
式(1)中Δ为太阳辐照度的门槛偏差,在应用中可按照
Figure BDA0001879783180000043
的一定百分比来设置,如5%、10%等,筛选得到该时间段内每天各个时刻完全无遮挡的太阳辐照度,统计凑成一天即为无遮天的太阳辐照度基准曲线;
2)依据某历史时期集中光伏的太阳辐照度数据得到该时间区间的太阳辐照度平均无遮挡系数序列,该系数序列具体得法为:
将一天划分为若干时间区间,如1刻钟、一个小时等可为一个时间区间,计算该时间区间的平均太阳辐照度
Figure BDA0001879783180000044
Figure BDA0001879783180000045
Figure BDA0001879783180000046
的比值
Figure BDA0001879783180000047
为时刻i的太阳辐照度平均无遮挡系数,某历史时期的平均无遮挡系数序列K为:
Figure BDA0001879783180000048
Figure BDA0001879783180000049
(n为i时刻辐照度的采样点数)
(3)
3)依据对应时期的分布式光伏每天的发电量数据计算出分布式光伏一天中不同时刻t的出力系数gt
出力系数gt的求法为将一天划分为若干时间区间,如半小时、一个小时等,gt为在时间区间[tBegin,tEnd]内(t≥tBegin,t≤tEnd)分布式光伏在无遮天太阳辐照度条件下的出力系数,将一天分为M个时间区间,如半小时、一个小时等,则一天当中分布式光伏在无遮天太阳辐照度条件下的出力系数序列G为[g1,g2,…,gM],出力系数G可采用最小二乘法等方法计算,对应于N天的历史数据,其求解方程为:
Figure BDA0001879783180000051
式(4)中,
Figure BDA0001879783180000052
为第N天M时刻的太阳辐照度平均无遮挡系数,xM为该时区内每天M时刻的无遮天太阳辐照度基准值,EN为第N天分布式光伏的发电量;
4)对集中式预测的太阳辐照度做处理并计算预测天各时刻的无遮系数:首先依据历史数据确定当前处于一年内的那个时间段,选择该时间段的无遮天太阳辐照度基准曲线,得到当前时刻的无遮天太阳辐照度基准值xt,计算当前时刻的太阳辐照度无遮挡系数kt,出力系数G可采用最小二乘法等方法计算,选取当前时刻对应的出力系数gt,则kt和gt的乘积即为当前分布式光伏的功率预测值。
尽管为说明目的公开了本发明的实施例和附图,但是本领域的技术人员可以理解:在不脱离本发明及所附权利要求的精神和范围内,各种替换、变化和修改都是可能的,因此,本发明的范围不局限于实施例和附图所公开的内容。

Claims (1)

1.一种基于历史数据和集中光伏太阳辐照度的分布式光伏发电出力预测方法,其特征在于:所述方法包括如下步骤:
1)依据集中式光伏电站历史数据得到一年中各时间段的无遮天太阳辐照度基准曲线,具体为:
按照太阳高度划分一年的时间段,选取一年中一时间段内历史数据中,时刻i的太阳辐照度样本点取均值获取,其中i时刻的太阳辐照度样本点集合Fi为
Figure FDA0003508579380000011
为无遮天时刻i的太阳辐照度基准值:
Figure FDA0003508579380000012
式(1)中Δ为太阳辐照度的门槛偏差,筛选得到该时间段内每天各个时刻完全无遮挡的太阳辐照度,统计凑成一天即为无遮天的太阳辐照度基准曲线;
2)依据某历史时期集中光伏的太阳辐照度数据得到该时间区间的太阳辐照度平均无遮挡系数序列,该系数序列具体得法为:
将一天划分为若干时间区间,计算该时间区间的平均太阳辐照度
Figure FDA0003508579380000013
Figure FDA0003508579380000014
的比值
Figure FDA0003508579380000015
为时刻i的太阳辐照度平均无遮挡系数,某历史时期的平均无遮挡系数序列K为:
Figure FDA0003508579380000016
Figure FDA0003508579380000017
3)依据对应时期的分布式光伏每天的发电量数据计算出分布式光伏一天中不同时刻t的出力系数gt
出力系数gt的求法为将一天划分为若干时间区间,gt为在时间区间内分布式光伏在无遮天太阳辐照度条件下的出力系数,将一天分为M个时间区间,则一天当中分布式光伏在无遮天太阳辐照度条件下的出力系数序列G为[g1,g2,…,gM],出力系数G可采用最小二乘法计算,对应于N天的历史数据,其求解方程为:
Figure FDA0003508579380000021
式(4)中,
Figure FDA0003508579380000022
为第N天M时刻的太阳辐照度平均无遮挡系数,EN为第N天分布式光伏的发电量;
4)、对集中式预测的太阳辐照度做处理并计算预测天各时刻的无遮系数,计算分布式预测天的出力曲线:首先依据历史数据确定当前处于一年内的那个时间段,选择该时间段的无遮天太阳辐照度基准曲线,得到当前时刻的无遮天太阳辐照度基准值xt,计算当前时刻的太阳辐照度无遮挡系数kt,出力系数G可采用最小二乘法计算,选取当前时刻对应的出力系数gt,则kt和gt的乘积即为当前分布式光伏的功率预测值。
CN201811417314.6A 2018-11-26 2018-11-26 一种分布式光伏发电出力预测方法 Active CN109615120B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811417314.6A CN109615120B (zh) 2018-11-26 2018-11-26 一种分布式光伏发电出力预测方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811417314.6A CN109615120B (zh) 2018-11-26 2018-11-26 一种分布式光伏发电出力预测方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN109615120A CN109615120A (zh) 2019-04-12
CN109615120B true CN109615120B (zh) 2022-04-19

Family

ID=66004721

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201811417314.6A Active CN109615120B (zh) 2018-11-26 2018-11-26 一种分布式光伏发电出力预测方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN109615120B (zh)

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110188964B (zh) * 2019-06-06 2021-03-16 河北工业大学 一种基于相关性的光伏出力预测方法
CN111754026B (zh) * 2020-05-28 2024-03-15 国网冀北电力有限公司 光伏电站群功率预测方法、装置、计算机设备及存储介质
WO2022231510A1 (en) * 2021-04-28 2022-11-03 Sembcorp Industries Ltd A system, computing device and method for estimating solar irradiance falling on a photovoltaic string
CN114169643A (zh) * 2021-12-31 2022-03-11 重庆跃达电力设备有限公司 基于大数据预测的光伏集成方案生成方法及系统
CN114552582B (zh) * 2022-04-27 2022-07-19 广东电网有限责任公司佛山供电局 一种光伏发电用户实时发电负荷估算方法和系统

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103020487A (zh) * 2013-01-20 2013-04-03 华北电力大学(保定) 一种光伏电站辐照度预测值修正方法
CN104156777A (zh) * 2014-05-08 2014-11-19 南方电网科学研究院有限责任公司 一种基于城市天气预报的低成本光伏发电功率预测方法
EP3012969A1 (en) * 2013-06-21 2016-04-27 Kabushiki Kaisha Toshiba Prediction system, prediction device, and prediction method
CN106447098A (zh) * 2016-09-22 2017-02-22 许昌许继软件技术有限公司 一种光伏超短期功率预测方法及装置

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20140136178A1 (en) * 2012-11-15 2014-05-15 Power Analytics Corporation Systems and methods for model-based solar power management

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103020487A (zh) * 2013-01-20 2013-04-03 华北电力大学(保定) 一种光伏电站辐照度预测值修正方法
EP3012969A1 (en) * 2013-06-21 2016-04-27 Kabushiki Kaisha Toshiba Prediction system, prediction device, and prediction method
CN104156777A (zh) * 2014-05-08 2014-11-19 南方电网科学研究院有限责任公司 一种基于城市天气预报的低成本光伏发电功率预测方法
CN106447098A (zh) * 2016-09-22 2017-02-22 许昌许继软件技术有限公司 一种光伏超短期功率预测方法及装置

Also Published As

Publication number Publication date
CN109615120A (zh) 2019-04-12

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109615120B (zh) 一种分布式光伏发电出力预测方法
Gneiting et al. Calibrated probabilistic forecasting at the stateline wind energy center: The regime-switching space–time method
CN102013701B (zh) 一种高海拔地区电网光伏发电接纳能力计算方法
CN102567809B (zh) 光伏电站发电输出功率预测系统
CN113496311A (zh) 光伏电站发电功率预测方法及系统
CN102521670A (zh) 基于气象要素的光伏电站发电输出功率预测方法
CN106485093B (zh) 基于改进马尔可夫链的太阳辐照度时间序列合成方法
CN201413997Y (zh) 风电功率预测系统
CN112968441B (zh) 一种应用于大规模风电基地的电网规划方法
CN111092451B (zh) 一种基于配电网网格的光伏消纳预警方法
CN112884601B (zh) 一种基于天气区划策略的电力系统运行风险评估方法
CN110009385B (zh) 一种基于多因素映射的光伏发电用户群划分方法
CN109255728A (zh) 混沌相空间优化重构的光伏发电功率神经网络预测法
Ge et al. Energy production features of rooftop hybrid photovoltaic–wind system and matching analysis with building energy use
CN110852492A (zh) 一种基于马氏距离找相似的光伏功率超短期预测方法
Ellis et al. Power ramp rates and variability of individual and aggregate photovoltaic systems using measured production data at the municipal scale
CN109961190A (zh) 一种基于学习日拟合度聚类的光伏电站日前功率预测方法
CN108321840B (zh) 基于光伏发电站精细化出力的并网退网选择方法
Sun et al. Impacts of solar penetration on short-term net load forecasting at the distribution level
CN202523101U (zh) 光伏电站发电输出功率预测系统
CN117574197A (zh) 基于数据驱动的光伏电站集群划分方法
CN106557867B (zh) 适用中长时间尺度电网分析的光伏发电概率模型建模方法
CN112215392A (zh) 基于设备状态和环境因素的风电中长期区域发电量预测法
Xiao et al. A statistical photovoltaic power forecast model (spf) based on historical power and weather data
CN110443511B (zh) 一种基于分时段累计电量分布的风电出力特性分析方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant