光功率預測簡介,行業資訊

光功率預測簡介

作者：管理員瀏覽：發表時間：2023-07-20 00:00:00 來源：筑豐科技

光伏發電功率出力具有明顯的間歇波動特性，大規模光伏發電接入會給電網安全穩定運行帶來一定沖擊。隨著各地風電、光伏等可再生能源比例的增加，棄風、棄光現象進一步增加。

光伏發電功率預測是解決此問題的關鍵技術之一，開展光伏電站發電功率預測方法與系統研究具有重要的學術與應用價值。因此，如何準確的開展光伏電站的功率預測，近幾年成為研究的熱點，備受國內外學者青睞。

之前大家一直討論，德國之所以能接納峰值出力高達70%的光伏發電，而國內基本只能接納30%以內。其中最重要的原因，就應歸功于德國的光功率預測做的好，而國內這塊才剛起步。目前，我也接觸了多家有遠見、有實力的企業正在布局全國范圍內的光功率預測服務。

本文內容節選自：高陽等人發表在《電器與能效管理技術》2015年17期的《功率預測技術在光伏發電中的應用研究》。

1光伏發電功率預測方法的分類

1）按時間尺度分

超短期預測（＜4 h) 主要采用統計、物理混合方法，主要原則是根據地球同步衛星拍攝的衛星云圖推測云層運動情況，預測到達地面的輻照強度，通過太陽輻照強度與功率轉換效率模型，從而對功率進行預測。一般用于光伏發電控制、電能質量評估及光伏電站組件部分的研發設計等。

短期預測(＜48 h) 主要以NWP（天氣預報信息）數據為主，通過建立歷史輸入數據與歷史輸出功率的映射關系，進而獲得光伏電站輸出功率的預測值。一般用于電力系統的功率平衡和經濟調度、日前發電計劃制定、電力市場交易、暫態穩定評估等。

中長期預測(＞1 周) 主要用于系統的檢修安排、發電量的預測等。

2）按預測方式分

直接預測：通過早8 點～晚5 點的輸出功率曲線規律，直接對光伏電站的出力進行功率預測。

間接預測：先對太陽輻照量的預測，然后根據預測的太陽輻照量折算出光伏發電的出力。

3）按預測原理分

物理方法：將NWP 數據作為輸入，研究光伏發電設備特性( 包括光伏組件、逆變器等) ，建立光伏發電功率與NWP 數據的對應數學模型，進一步對光伏發電功率進行預測的一種方法。物理方法的預測精度比統計方法略差，但優點在于該方法不需要大量歷史數據的支持，適用于新建的光伏電站。

統計方法：通過找出其歷史數據內在規律，排除病態數據點，建立歷史數據與輸出功率的函數映射關系，進一步對光伏發電功率預測的一種方法。統計方法需要大量歷史的光伏電站出力數據作為建模基礎，只適用投運時間大于等于一年的光伏電站，不適用新建的光伏電站。

學習方法：采用人工智能的方式去建立一種輸入與輸出的映射關系，主要應用于非線性映射模型。

4）按數模型分

數學模型包括：時間序列預測法、自回歸滑動平均模型法、神經網絡法、支持向量機法、小波分析方法、灰色預測法、遞推最小二乘法、相似日選取算法和智能方法等。

為使得預測精度更高，現在更多的是將多種方法組合應用。光伏發電功率組合預測法大致包括兩類:

第一種是綜合比較幾種光伏發電功率預測的結果，經過對比分析，提取一種誤差較小且操作簡單的方法應用于功率預測;

第二種是按權重加權幾種預測方法的結果，然后平均，既實現了預測信息的最大化利用，又優化了所有預測模型的弊端，消除了傳統單一模型的誤差，大大提高了光伏發電功率預測的精度。

2光伏發電功率預測系統的組成

( 1) 光伏發電系統

光伏組件實施光電轉換后經控制器將直流電分配給直流負荷和DC /AC 逆變裝置，輸出滿足電能質量要求的交流電，通過箱變升壓后接入電網，再通過箱變降壓供給交流負荷。最后通過DC /AC 逆變控制反饋到光伏陣列，以調節光伏陣列進行MPPT 控制。

( 2) 數值天氣預報系統

主要提供當天或未來幾天的NWP 信息，將光伏電站所在地的NWP信息( 如光照量、氣溫、日照時間等) 實時傳給預測數據庫系統，并進行處理。

( 3) 預測數據庫系統

主要是對光伏電站的NWP 歷史信息、輸出功率歷史信息等進行存儲管理。

( 4) 光伏發電功率預測系統

光伏發電功率預測系統是該系統的核心部分，根據相應的預測算法，將實時NWP 信息與預測數據庫系統的歷史數據進行處理，選擇適當的功率預測數學模型，算出預測當日的輸出功率預測值及預測誤差。

( 5) EMS 能量管理系統

EMS 是現代電網調度自動化系統( 含硬、軟件) 總稱，由基礎功能和應用功能兩個部分組成。基礎功能包括: 計算機、操作系統和EMS 支撐系統。應用功能包括: 數據采集與監視( SCADA) 、自動發電控制( AGC) 與計劃、網絡應用分析3 部分，系統中用戶可以通過操作界面對該預測系統進行實時管理，對發電計劃進行有條理的規劃。

風機吹干。