CN109636033A - 一种分布式光伏项目自发自用综合电价预测方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种分布式光伏项目自发自用综合电价预测方法，根据电站选址地的历史辐照数据，预测光伏电站的小时级发电量；获取用电企业的用电负荷数据，比对不同时段的用电负荷与光伏发电功率，判定不同时段的消纳类型；按照构建的模型，对不同时段的企业消纳分布式光伏电量进行测算，最终获得企业的自发自用综合电价。解决了之前分布式光伏行业内无法很好地预测自发自用电价的问题。预测可以帮助分布式光伏电站投资企业更加准确的评估分布式光伏电站的投资收益情况。使得分布式光伏项目的前期的投资收益分析及决策更加科学有效。

Description

一种分布式光伏项目自发自用综合电价预测方法

技术领域

本发明涉及一种分布式光伏项目管理技术，特别涉及一种分布式光伏项目自发自用综合电价预测方法。

背景技术

随着近年来分布式光伏行业的迅速发展，分布式光伏被越来越多的企业所接受。基于分布式项目的经济性以及最新的政策要求，“自发自用，余电上网”项目成为了工商业分布式光伏行业的主流。“自发自用，余电上网”是指分布式光伏发电系统所发电力优先由屋顶业主使用，多余电量馈入电网。“自发自用，余电上网”电费结算有两部分组成即屋顶企业所用电量部分的电费和余电上网部分的电费。目前对于余电上网部分电网均按照当地脱硫煤电价进行结算，对于企业自用部分的电价涉及到当地的分时电价计价规则以及当地的光伏项目不同时间段的光伏发电情况及企业消纳情况往往很难预测。随着行业的发展，无论是分布式光伏项目的投资企业还是用电企业都需要预测自发自用部分的综合电价情况，以此作为基准进行未来收益预测并进行决策是否实施分布式光伏项目。所以如何进行分布式光伏项目自发自用综合电价的预测是行业内目前亟需解决的问题。

发明内容

本发明是针对分布式光伏项目自发自用综合电价无法准确预测的问题，提出了一种分布式光伏项目自发自用综合电价预测方法，基于当地历史辐照数据和企业用电负荷数据，预测自发自用电价。

本发明的技术方案为：一种分布式光伏项目自发自用综合电价预测方法，包括如下步骤：

1)根据当地经纬度，获取当地的历史辐照数据，同时评估该自发自用分布式光伏电站的系统效率，综合历史辐照数据和分布式光伏电站的系统效率，测算出该电站的发电情况，获得该自发自用分布式光伏电站全年的小时级发电量预测；

2)通过测量或取得历史数据的方式，获得企业的用电负荷情况，对每小时用电进行判定：在企业的用电负荷情况的每个小时段内随机抽取n个瞬时功率数据，并通过步骤1)中求得的对应小时级发电量推算该小时内的平均发电功率，通过对比该小时段内抽取的n个瞬时功率数据和对应平均发电功率的数值大小来确定该小时内的光伏电量消纳情况；

如果抽取的n个瞬时功率数据均大于等于该时段内的平均发电功率，则认为该时段内的光伏电能处于“完全消纳”状态，该时段企业消纳的光伏电量即为光伏发电量；

如果抽取的n个瞬时功率数据均小于该时段内的平均发电功率，则认为该小时内的光伏电能处于“绝对过剩”状态，该时段企业消纳的光伏电量即为企业用电量；

除以上状态外的情况，认为该小时段内的光伏电能处于“部分消纳”；

3)“部分消纳”状态下，企业所用光伏发电的电量进行预测：

首先定义d为企业用电瞬时功率均值与平均发电功率的比值，即

其中为时间段中选取的n个瞬时用电功率的平均均值，

其中Y为该时段内的发电平均功率，通过该时段内的预测电量除以时间求得；

计算n个用电功率的变异系数为：

其中C为变异系数，σ为n个用电功率的标准差，

若d＜1，则

其中V为预测企业所用光伏发电的电量，Q为企业该时段内的用电量，为n个功率的均值与该段时间跨度h的乘积；

若d≥1，则

其中V为预测企业所用光伏发电的电量，P为该时段光伏电站的发电量；

4)企业所用光伏发电的自发自用综合电价预测：

其中α为自发自用综合电价预测；V_j为时间段j预测企业所用光伏发电的电量；E_j为时间段j对应的分时电价。

本发明的有益效果在于：本发明分布式光伏项目自发自用综合电价预测方法，解决了之前分布式光伏行业内无法很好地预测自发自用电价的问题。预测可以帮助分布式光伏电站投资企业更加准确的评估分布式光伏电站的投资收益情况。

具体实施方式

分布式光伏项目自发自用综合电价预测方法包括以下几个步骤：

1)根据当地经纬度，获取当地的历史辐照数据，同时评估该自发自用分布式光伏电站的系统效率，综合历史辐照数据和分布式光伏电站的系统效率，测算出该电站的发电情况。目前主流的辐照数据可以精确到小时级，通过此可以获得该分布式光伏电站全年的小时级发电量预测；

2)通过测量或取得历史数据的方式，获得企业的用电负荷情况，对每小时用电进行判定：在企业的用电负荷情况的每个小时段内随机抽取n个瞬时功率数据(具体n的数值根据需要的预测准确度确定)，并通过步骤1)中求得的对应小时级发电量推算该小时内的平均发电功率。通过对比该小时段内抽取的n个瞬时功率数据和对应平均发电功率的数值大小来确定该小时内的光伏电量消纳情况。将消纳情况分为三类：完全消纳、绝对过剩和部分消纳。如果抽取的n个瞬时功率数据均大于等于该时段内的平均发电功率，则可以认为该时段内的光伏电能处于“完全消纳”状态；如果抽取的n个瞬时功率数据均小于该时段内的平均发电功率，则可以认为该小时内的光伏电能处于“绝对过剩”状态；除以上状态外的情况，可以认为该小时段内的光伏电能处于“部分消纳”。

3)对于“完全消纳”状态的时段则可以认为该时段企业消纳的光伏电量即为光伏发电量。对于“绝对过剩”状态的时段则可以认为该时段企业消纳的光伏电量即为企业用电量。对于“部分消纳”状态的时段则需要根据具体的功率数值进行评估，因光伏发电量预测的局限性以及企业用电功率值波动无法进行很好的函数拟合，“部分消纳”状态下的具体消纳电量很难进行准确的评估。本发明基于统计学变异系数的概念，结合实际的工程经验，构建了一种工业级的“部分消纳”状态下的具体消纳电量评估模型：

首先定义d为企业用电瞬时功率均值与平均发电功率的比值，即

其中为时间段中选取的n个瞬时用电功率的平均均值，即

其中Y为该时段内的发电平均功率，可以通过该时段内的预测电量除以时间求得；

再计算n个用电功率的变异系数为：

其中C为变异系数，σ为n个用电功率的标准差，即

若d＜1，则

其中V为预测企业所用光伏发电的电量，Q为企业该时段内的用电量，为n个功率的均值与该段时间跨度h的乘积；

若d≥1，则

其中V为预测企业所用光伏发电的电量，P为该时段光伏电站的发电量；

对于企业用电部分的光伏发电自发自用综合电价预测，可通过以上方法分别计算各个时段的用电电量，通过累加各个时段的用电电量预测与其对应的分时电价单价乘积获得总的自发自用电费预测，总的自发自用电费预测除以总的自发自用电量即为自发自用综合电价，用公式表达为：

其中α为自发自用综合电价；V_j为时间段j预测企业所用光伏发电的电量；E_j为时间段j对应的分时电价。

某地1Mw分布式光伏电站根据NASA提供的历史数据得到其分时的辐照值，通过设定系统电站的系统效率，计算得到其分时段的发电量，再通过发电量除以时间获得该时段内的平均功率。因篇幅限制，这里只列出某天24小时的分时发电功率(单位：kw)分布情况，如表1：

表1

由于光伏发电的特点，在夜间光伏电站的发电功率为0，在这些时间段可以认为光伏发电被完全消纳，此部分的自发自用电量为0。对于其他非0的时间段，需要采集企业的用电负荷数据，以下为了解释本发明的算法具体实施方法，列举三个时段采集的企业用电负荷数据，这里每个时段各取6个用电负荷数据进行对比计算。

具体的负荷数据情况如下：

1、时段7即企业7：00-8:00间采集6组用电负荷((单位：kw))数据如下表2：

表2

1	2	3	4	5	6
						61	74	83	80	66	74

2、时段10即企业10：00-11:00间采集6组用电负荷((单位：kw))数据如下表3：

表3

1	2	3	4	5	6
						83	77	73	80	76	82

3、时段13即企业13：00-14:00间采集6组用电负荷((单位：kw))数据如下表4：

表4

1	2	3	4	5	6
						72	63	83	79	66	80

对于时段7的数据，对比时段7的光伏发电负荷数据，根据前述步骤2)的判断方法，该段属于“完全消纳”状态，该时段的自发自用用电量即为光伏电站发电量11.68kwh。

对于时段10的数据，对比时段10的光伏发电负荷数据，根据前述步骤2)的判断方法，该段属于“绝对过剩”状态，该时段的自发自用用电量即为该段时段用电负荷的均值与时间的乘积，计算可得该时段自发自用电量为78.5kwh。

对于时段13的数据，对比时段13的光伏发电负荷数据，根据前述步骤2)的判断方法，该段属于“部分消纳”状态，根据步骤3)首先需要先判定d的值与1的大小，经计算此时段d为0.986。进一步根据步骤3)中模型d小于1情形下的计算方式，求解该时段用电负荷的变异系数C为0.109。根据用电负荷数据，该时段企业用电量为74.9kwh。最后根据步骤3)中提出的模型公式，测算该时段的自发自用电量为60.9kwh。

以上按照所提出的测算方法进行具体的实施，可以测算出全年分小时的企业对分布式光伏电站所发电量的消纳数值，具体每一时段的实施细节参考以上3个时段的具体计算方法，篇幅限制，此处不再逐一展开。结合企业的峰平谷分时电价数值，比如某地的10kv大工业用电分时及相应电价如下表5:

表5

时段	10kV大工业用电电价
		8:00-12:00，17:00-21:00	1.0697
12:00-17:00，,21:00-24:00	0.6418
		0:00-8:00	0.3139

按照步骤3)可将消纳的分布式光伏电量分别与时段分时电价相乘后求和，最后再将求和后的总电价除以消纳的总电量，即为该分布式光伏项目自发自用综合电价。

Claims (1)

1.一种分布式光伏项目自发自用综合电价预测方法，其特征在于，包括如下步骤：

1)根据当地经纬度，获取当地的历史辐照数据，同时评估该自发自用分布式光伏电站的系统效率，综合历史辐照数据和分布式光伏电站的系统效率，测算出该电站的发电情况，获得该自发自用分布式光伏电站全年的小时级发电量预测；

2)通过测量或取得历史数据的方式，获得企业的用电负荷情况，对每小时用电进行判定：在企业的用电负荷情况的每个小时段内随机抽取n个瞬时功率数据，并通过步骤1)中求得的对应小时级发电量推算该小时内的平均发电功率，通过对比该小时段内抽取的n个瞬时功率数据和对应平均发电功率的数值大小来确定该小时内的光伏电量消纳情况；

如果抽取的n个瞬时功率数据均大于等于该时段内的平均发电功率，则认为该时段内的光伏电能处于“完全消纳”状态，该时段企业消纳的光伏电量即为光伏发电量；

如果抽取的n个瞬时功率数据均小于该时段内的平均发电功率，则认为该小时内的光伏电能处于“绝对过剩”状态，该时段企业消纳的光伏电量即为企业用电量；

除以上状态外的情况，认为该小时段内的光伏电能处于“部分消纳”；

3)“部分消纳”状态下，企业所用光伏发电的电量进行预测：

首先定义d为企业用电瞬时功率均值与平均发电功率的比值，即

其中为时间段中选取的n个瞬时用电功率的平均均值，

其中Y为该时段内的发电平均功率，通过该时段内的预测电量除以时间求得；计算n个用电功率的变异系数为：

其中C为变异系数，σ为n个用电功率的标准差，

若d＜1，则

其中V为预测企业所用光伏发电的电量，Q为企业该时段内的用电量，为n个功率的均值与该段时间跨度h的乘积；

若d≥1，则

其中V为预测企业所用光伏发电的电量，P为该时段光伏电站的发电量；

4)企业所用光伏发电的自发自用综合电价预测：

其中α为自发自用综合电价预测；V_j为时间段j预测企业所用光伏发电的电量；E_j为时间段j对应的分时电价。