一种分布式光伏发电出力预测方法技术

本发明专利技术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。本发明专利技术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。

【技术实现步骤摘要】
一种分布式光伏发电出力预测方法
本专利技术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。
技术介绍
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，本专利技术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。
技术实现思路
本专利技术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。本专利技术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为为无遮天时刻i的太阳辐照度基准值：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与的比值为时刻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：(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：式(4)中，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。本专利技术的优点和有益效果为：本专利技术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为本专利技术的方法流程图。具体实施方式下面通过具体实施例对本专利技术作进一步详述，以下实施例只是描述性的，不是限定性的，不能以此限定本专利技术的保护范围。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为为无遮天时刻i的太阳辐照度基准值：式(1)中Δ为太阳辐照度的门槛偏差，在应用中可按照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与的比值为时刻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：(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：式(4)中，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专利技术的实施例和附图，但是本领域的本文档来自技高网...

【技术保护点】
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

【技术特征摘要】
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为为无遮天时刻i的太阳辐照度基准值：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与的比值为时刻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：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...

【专利技术属性】
技术研发人员：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，
申请(专利权)人：国网天津市电力公司，国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：天津,12