一种基于净空模型的光伏电站出力分解方法技术

本发明专利技术提供一种基于净空模型的光伏电站出力分解方法，所述方法包括，收集历史光伏出力数据，并对收集的历史光伏出力数据进行分析整理；建立净空模型，获取光伏电站的净空理论出力PDCI(i,t)和相对出力PN(i,t)，完成光伏出力的分解。该方法可广泛应用于电力系统规划与运行分析，为光伏发电中长期时间序列建模提供了重要技术支撑。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种光伏电站出力特性分析方法，具体涉及一种基于净空模型的光伏 电站出力分解方法。
技术介绍
近年来光伏发电技术持续快速发展，光伏发电并网装机容量迅速增长，截止2014 年底，我国新增装机容量10. 6GW，累计装机容量已达28. 7GW。但光伏发电具有随机性和波 动性特征，大规模光伏发电并网会使得电力系统发电的不确定性增加，给电网的调峰和调 频造成一定的影响。 光伏出力的模型是进行相关电力系统规划及运行研究的基础。其中，光伏的出力 受很多因素的影响，既有自然因素如太阳位置、洁净大气的各种衰减、空气中云及其它阳光 遮挡物等，也有光伏设备因素如光伏阵列的布置以及光伏电池的特性等。在这些因素的共 同作用下，使得光伏出力既有一定的规律性又有很强的随机性。而目前关于光伏发电的中 长期随机特性的分析较少。
技术实现思路
为弥补上述技术缺陷，本专利技术提供， 可广泛应用于电力系统规划与运行分析中，为光伏发电中长期时间序列建模提供了重要技 术支撑。 为了实现上述专利技术目的，本专利技术采取如下技术方案： -种基于净空模型的光伏电站出力分解方法，所述方法包括下述步骤： (1)收集历史光伏出力数据，并对收集的历史光伏出力数据进行分析整理； (2)建立净空模型，获取光伏电站的净空理论出力Pdci (i，t)和相对出力Pn(i，t)， 完成光伏出力的分解。 优选的，所述步骤（1)收集的历史光伏出力数据为光伏电站1年或1年以上时间 尺度为15分钟的光伏出力P(i，t)。 优选的，所述步骤（1)中对收集的历史光伏出力数据进行分析整理包括，针对错 误数据进行删除操作，并用相邻数据代替的方式对缺失数据进行补全。 进一步地，所述错误数据包括超过光伏电站装机容量以及为负值的数据；所述缺 失数据为由于通信故障在规定时间点未能采集到的数据，通过数据对应的时间来判断。 优选的，所述步骤（2)具体包括，将每天各时刻的光伏出力P (i，t)进行转化，将其 分解为净空理论出力和相对出力的乘积，其表达式为： P(i, t) = PDCi (i, t) * Pn (i, t) (1) 式⑴中，PD"(i，t)和^(1，〇分别为第i天t时刻基于净空模型的净空理论出 力和相对出力。 进一步地，将PN(i，t)转化为功率基准值，累加由不同云层以及天气状态引起的不 确定性出力，其表达式为： PN(i，t) = Ps(i) + APN(i，t) (2) 式⑵中，APN(i，t)为第i天t时刻由不同云层状态以及天气状态引起的波动 值，Ps(i)为第i天的功率基准值，反映当日光伏出力程度。 进一步地，所述功率基准值的表达式为： 式（3)中，η为光伏发电的出力时间段。 与现有技术相比，本专利技术达到的有益效果是： 提供了，将光伏出力分解为确定性部 分和随机性部分，基于净空模型将光伏出力的确定性部分和随机性部分，分别建立了确定 性部分和随机性部分的模型。由此形成了关于光伏发电出力的完整模型描述。 该方法可广泛应用于电力系统规划与运行分析中，为光伏发电中长期时间序列建 模提供了新思路和重要技术支撑。 建立的具有普遍性和通用性倶佳的光伏电站净空模型，无需历史数据的拟合，适 用于新建的光伏电站。【附图说明】 图1为流程图； 图2为实际出力和净空理论出力对比曲线示意图； 图3为基于净空模型的相对出力曲线示意图。【具体实施方式】 以下将结合附图，对本专利技术的【具体实施方式】作进一步的详细说明。 如图1所示，，所述方法包括下述步 骤： (1)收集历史光伏出力数据，并对收集的历史光伏出力数据进行分析整理； 步骤⑴中，收集的历史光伏出力数据为光伏电站1年或1年以上时间尺度为15 分钟的光伏出力P(i，t)。对收集的历史光伏出力数据进行分析整理包括，针对错误数据进 行删除操作，并用相邻数据代替的方式对缺失数据进行补全。其中。错误数据包括超过光 伏电站装机容量以及为负值的数据；所述缺失数据为由于通信故障在规定时间点未能采集 到的数据，通过数据对应的时间来判断。 (2)建立净空模型，获取光伏电站的净空理论出力Pdci (i，t)和相对出力Pn (i，t)， 完成光伏出力的分解。基于净空模型将光伏出力分解为确定性部分和随机性部分；即净空 理论出力和相对出力的乘积； 分解的具体方法为：将每天各时刻的光伏出力P (i，t)进行转化，将其分解为净空 理论出力和相对出力的乘积，其表达式为： P(i, t) = PDCi (i, t) * Pn (i, t) (1) 式⑴中，PDCI(i，t)和^(1，〇分别为第i天t时刻基于净空模型的净空理论出 力和相对出力。 将净空理论出力与实际出力进行对比，获取的曲线图如图2所示；其中实际出力 即为每天各时刻的光伏出力P(i，t)。 如图3所示的净空模型下的相对出力，还可以分解为功率基准值累加上由不同云 层以及天气状态引起的不确定性出力。具体为： 将匕(1，〇转化为功率基准值，累加由不同云层以及天气状态引起的不确定性出 力，其表达式为： PN(i，t) = Ps(i) + APN(i，t) (2) 式（2)中，APN(i，t)为第i天t时刻由不同云层状态以及天气状态引起的波动 值，Ps(i)为第i天的功率基准值，反映当日光伏出力程度。 所述功率基准值的表达式为： 式（3)中，η为光伏发电的出力时间段。 最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本专利技术的技术方案而非对其限制，所 属领域的普通技术人员参照上述实施例依然可以对本专利技术的【具体实施方式】进行修改或者 等同替换，这些未脱离本专利技术精神和范围的任何修改或者等同替换，均在申请待批的本发 明的权利要求保护范围之内。【主权项】1. ，其特征在于，所述方法包括下述步 骤： (1) 收集历史光伏出力数据，并对收集的历史光伏出力数据进行分析整理； (2) 建立净空模型，获取光伏电站的净空理论出力Pdci(i，t)和相对出力PN(i，t)，完成 光伏出力的分解。2. 如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤（1)收集的历史光伏出力数据为光 伏电站1年或1年以上时间尺度为15分钟的光伏出力P(i，t)。3. 如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤⑴中对收集的历史光伏出力数据 进行分析整理包括，针对错误数据进行删除操作，并用相邻数据代替的方式对缺失数据进 行补全。4. 如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述错误数据包括超过光伏电站装机容量 以及为负值的数据；所述缺失数据为由于通信故障在规定时间点未能采集到的数据，通过 数据对应的时间来判断。5. 如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤（2)具体包括，将每天各时刻的光 伏出力P(i，t)进行转化，将其分解为净空理论出力和相对出力的乘积，其表达式为： P(i, t) = Pdci (i, t) · Pn (i, t) (1) 式⑴中，P：〇 (i，t)和Pn (i，t)分别为第i天t时刻基于净空模型的净空理论出力和 相对出力。6. 如权利要求5所述的方法，其特征在于，将P N (i，t)转化为功率基准值，累加由不同 云层以及天气状态引起的不确定性出力，其表达式为： PN(i，t) = Ps(i) + APN(i，t) (2) 式（2)中，AP本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于净空模型的光伏电站出力分解方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤：(1)收集历史光伏出力数据，并对收集的历史光伏出力数据进行分析整理；(2)建立净空模型，获取光伏电站的净空理论出力PDCI(i,t)和相对出力PN(i,t)，完成光伏出力的分解。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：刘纯，李驰，黄越辉，王跃峰，董存，刘德伟，张楠，礼晓飞，高云峰，马烁，许晓艳，李鹏，潘霄锋，李丽，王江元，
申请(专利权)人：中国电力科学研究院，国家电网公司，中电普瑞张北风电研究检测有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11