一种光伏发电日发电量的二型点值Zadeh模糊计算方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种光伏发电日发电量的二型点值Zadeh模糊计算方法及装置，用于解决现有技术中的分布式光伏发电系统日发电量计算方法均没有全面考虑影响因素的不确定性和随机性，计算方法适用性、实用性和应用性难以得到满足的技术问题。本发明专利技术实施例方法包括：考虑日照强度、日照时间、日照阴影、日照偏角度并引入维梯形模糊集概念及其计算方法，基于日照强度、日照时间、日照阴影、日照偏角度等参量以及用户电池储能充电事件均服从Zadeh模糊分布规律，在模糊概率分析的基础上计算分布式光伏发电系统日发电量，为分布式新能源发电及智能电网调度运行提供必要的技术支撑。

【技术实现步骤摘要】
一种光伏发电日发电量的二型点值Zadeh模糊计算方法及装置
本专利技术涉及电力系统及其自动化
，尤其涉及一种光伏发电日发电量的二型点值Zadeh模糊计算方法及装置。
技术介绍
发展太阳能分布式发电系统是智慧城市发展趋势，光伏发电和光热发电是太阳能发电两种不同的形式。近年来，光伏-光热一体化分布式发电系统成为发展主流的方向和研究热点的主题。光伏发电的原理是，利用真空器件、碱金属、磁流体等半导体或金属材料温差将太阳热能直接转化成电能而实现发电。光热发电的原理是，采用聚光集热的形式将水等工质加热至高温高压水蒸气，由高温高压水蒸气驱动汽轮机等热机，再由热机驱动发电机组发电，利用太阳光-热-机-电多种能源的转换而实现发电，其发电原理与常规热力发电类似，但其能源不是煤、油或气等燃料而是太阳光。目前，光伏发电已成为非常成熟的技术，其发电成本已经降低至7000万元/万千瓦的水平。光热发电主要有塔式、槽式、碟式及菲涅耳式四种。槽式太阳光热发电系统的原理是，利用多个串并联的槽型抛物面聚光集热器聚集太阳能热，加热工质至高温高压蒸汽，进而驱动汽轮机发电机组发电。碟式太阳光热发电系统的发电原理是，是由许多镜子组成的抛物面反射镜，太阳能光聚集在抛物面的焦点上，使抛物面接收器内工质加热工质至高温高压蒸汽，驱动发动机发电。菲涅耳式光热发电系统的发电原理是，采用菲涅耳结构的聚光镜聚集太阳能热，加热工质至高温高压蒸汽，驱动汽轮机发电机组发电，其发电效率低，但结构简单、建设和维护成本较低。塔式太阳能热发电系统的原理是，利用中央吸收塔顶上吸收器聚集太阳能热，加热工质至高温高压蒸汽，驱动汽轮机发电机组发电，塔的周围安装一定数量的定日镜，通过定日镜将太阳光聚集到塔顶的接收器的腔体产生高温，再通过吸收器的工质加热并产生高温蒸汽，推动汽轮机进行发电。这几种光热发电方式都是通过光转换为热再产生蒸汽来带动汽轮机进行发电。太阳光在不同区域辐射强度、日照时间会存在极大的差异性，在同一地点因云层遮挡形成阴影而造成在不同时间和空间上日照强度也会存在极大的差异性、随机性和模糊性，这种不确定特性决定了光伏和光热发电系统出力也具有极大的差异性、随机性和模糊性。因此，要确定光伏和光热发电系统输出功率的大小，就需要对该区域内太阳光辐射强度、日照时间进行概率分析或模糊分析、概率模糊分析，还要对在不同时间和空间上日照强度进行概率分析或模糊分析、概率模糊分析。利用电池储能的接续发电原理，光伏发电系统可以在白天阴天或黑夜里时接续发电或连续发电。但是其接续发电或连续发电能力取决于电池储能容量、效率和控制方式等因素，这些因素影响电池储能接续发电系统输出功率水平。利用熔融盐储能，也能够实现光热发电在白天阴天或黑夜里时接续发电或连续发电。与光伏发电一样，光热发电系统的接续发电或连续发电能力取决于熔融盐储能容量、能源转换效率和柔性控制方式等因素，其输出功率水平也因多种不确定性因素影响而具有很大的随机性和模糊性。世界各国可再生能源在电网接入近年呈现快速增长趋势。光伏发电接入增长是最快的，年增长率为60％；其次是风力发电和生物燃料发电，年增长率分别为27％和18％。工业和信息化部预测,2030年全国电动汽车保有量将达到6000万辆,峰值充电功率将达0.42TW，占预计总装机容量2.32TW的18％。因此，分布式发电、储能和电动汽车充电系统在城市配电网大规模接入是一种必然的趋势。随着国家政策和行业发展的交互支持和促进，在一定空间中，比如城市居民等小用户以及商业建筑物、社区、工业区等大用户群，分布式光伏发电系统会形成快速发展的趋势，光伏和光热发电一体化系统也将显示出强劲发展的态势。分布式储能系统是一种接入电压等级和接入点固定的分布式系统，包括压缩氢储能、电池储能、超级电容储能等，储能功率可柔可控；电动汽车分布式充电系统是一种接入电压等级和接入点可变的分布式系统，充电功率可柔可控，随机性极大。分布式发电波动性、间歇性、随机性和电动汽车充电不确定性，使得单一分布式发电、用电和充电的更具随机性，城市居民等小用户以及商业建筑物、社区、工业区等大用户群分布式发电、储能和电动汽车充电系统的互动关系会进一步增大了分布式输出功率的随机性和模糊性。对于随机不确定性，传统上通常采用概率统计理论来进行分析和处理随机不确定性的信息，例如用以均值和方差为特征值的概率密度函数和概率分布函数来构造不确定性事件或参量的概率模型，描述不确定性事件的发生概率特性以及功率、电压和电流等不确定性参量的波动特性。对于模糊的不确定性，传统上通常采用模糊分析方法来进行分析和处理模糊不确定性的信息。采用Zadeh模糊集或TYPE1模糊集模拟和描述模糊不确定性事件或参量的不精确信息，主要是利用单层隶属度函数的方法对模糊不确定性事件或参量进行模拟，以隶属度值来描述。在实际应用系统中，不确定性事件变得越来越复杂，不确定性参量数量庞大而且关系复杂，极大地增加了事件或参量本身以及相互之间信息的模糊程度，基于Zadeh模糊集和TYPE1模糊集的单层隶属度函数方法显得明显的不足，已经以直接模拟信息中的难以分析和处理这些模糊不确定性事件或参量。在TYPE1模糊集的基础上，Zadeh提出了基于两层隶属度函数的TYPE2模糊集，进一步增强了对模糊不确定性事件或参量处理能力。在实际应用系统中，还会同时存在随机与模糊两种不确定性的事件或参量，而且其交互作用、互相叠加。传统的概率分析方法和模糊分析方法受其本身机理的限制，在处理这种系统随机与模糊不确定性事件或参量时已经变得明显的不足，分析效果无法接近实际的情景。因此，近年来模糊理论与概率理论融合形成了一种发展方向和趋势，给出了解决不确定性问题的诱人思路与方法。一种是将模糊理论引入到传统的概率理论中，比如随机集、模糊随机集、模糊随机变量；另一种是将概率理论引入到模糊理论中，比如非稳定模糊集、概率集和概率模糊集。突出的是，在TYPE2模糊集基础上，概率模糊集将随机理论引入到传统的模糊理论中，以模糊隶属度来描述不确定性随机和模糊事件或参量的随机特性，形成了n维隶属度函数的模糊集形式。城市居民等小用户以及商业建筑物、社区、工业区等大用户群分布式光伏发电系统就是这样一种同时具有关系复杂并交互作用的随机和模糊不确定性事件或参量的系统。拥有分布式光伏发电系统的城市居民等新能源小用户以及商业建筑物、社区、工业区等新能源大用户群，在各种不确定性随机和模糊事件或参量的影响下，其日发电量变得更具随机特性和模糊特性。以往分布式光伏发电系统日发电量通常采用确定性的计算方法，有些也采用概率分析的不确定性计算方法。确定性计算的方法通常是在假设区域内太阳光辐射强度、日照时间以及用户所在地在不同时间和空间上日照强度、日照时间、日照阴影、日照偏角度都确定的情况下计算分布式光伏发电系统日发电量，也没有考虑作为接续发电或连续发电的光伏发电系统的电池储能容量或光热发电系统的熔融盐储能装机容量、储能状态、能源转换效率、配电网调压要求和柔性控制方式等因素的影响，计算结果是唯一性和确定性的，往往不能反应分布式光伏发电系统日发电量的实际情况。而概率分析的计算方法通常是在只假设日照强度等单一因素为不确定性因素的情况下计算分布式光伏发电系统日发电量，计本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种光伏发电日发电量的二型点值Zadeh模糊计算方法，其特征在于，包括：根据获取到的用户的光伏发电系统日发电量数据，计算确定所述光伏发电系统日发电量的模糊不确定性的第一二型点值Zadeh模糊集；获取用户所在地一天中白天N个时段日照强度数据，并根据所述光伏发电系统的输出功率与日照强度之间的关系，计算确定N个时段中所述光伏发电系统的输出功率与日照强度的模糊不确定性关系的第二二型点值Zadeh模糊集；获取用户所在地一天中白天N个时段日照时间数据，并根据所述光伏发电系统的输出功率与日照时间之间的关系，计算确定N个时段中所述光伏发电系统的输出功率与日照时间的模糊不确定性关系的第三二型点值Zadeh模糊集；获取用户所在地一天中白天N个时段日照阴影数据，并根据所述光伏发电系统的输出功率与日照阴影之间的关系，计算确定N个时段中所述光伏发电系统的输出功率与日照阴影的模糊不确定性关系的第四二型点值Zadeh模糊集；获取用户所在地一天中白天N个时段日照偏角数据，并根据所述光伏发电系统的输出功率与日照偏角之间的关系，计算确定N个时段中所述光伏发电系统的输出功率与日照偏角的模糊不确定性关系的第五二型点值Zadeh模糊集；获取用户所在地一天中白天N个时段因日照造成的环境温升数据，并根据所述光伏发电系统的输出功率与环境温升之间的关系，计算确定N个时段中所述光伏发电系统的输出功率与环境温升的模糊不确定性关系的第六二型点值Zadeh模糊集；通过模糊分析方法根据所述第一二型点值Zadeh模糊集、所述第二二型点值Zadeh模糊集、所述第三二型点值Zadeh模糊集、所述第四二型点值Zadeh模糊集、所述第五二型点值Zadeh模糊集、所述第六二型点值Zadeh模糊集计算所述光伏发电系统的日发电量。...

【技术特征摘要】
1.一种光伏发电日发电量的二型点值Zadeh模糊计算方法，其特征在于，包括：根据获取到的用户的光伏发电系统日发电量数据，计算确定所述光伏发电系统日发电量的模糊不确定性的第一二型点值Zadeh模糊集；获取用户所在地一天中白天N个时段日照强度数据，并根据所述光伏发电系统的输出功率与日照强度之间的关系，计算确定N个时段中所述光伏发电系统的输出功率与日照强度的模糊不确定性关系的第二二型点值Zadeh模糊集；获取用户所在地一天中白天N个时段日照时间数据，并根据所述光伏发电系统的输出功率与日照时间之间的关系，计算确定N个时段中所述光伏发电系统的输出功率与日照时间的模糊不确定性关系的第三二型点值Zadeh模糊集；获取用户所在地一天中白天N个时段日照阴影数据，并根据所述光伏发电系统的输出功率与日照阴影之间的关系，计算确定N个时段中所述光伏发电系统的输出功率与日照阴影的模糊不确定性关系的第四二型点值Zadeh模糊集；获取用户所在地一天中白天N个时段日照偏角数据，并根据所述光伏发电系统的输出功率与日照偏角之间的关系，计算确定N个时段中所述光伏发电系统的输出功率与日照偏角的模糊不确定性关系的第五二型点值Zadeh模糊集；获取用户所在地一天中白天N个时段因日照造成的环境温升数据，并根据所述光伏发电系统的输出功率与环境温升之间的关系，计算确定N个时段中所述光伏发电系统的输出功率与环境温升的模糊不确定性关系的第六二型点值Zadeh模糊集；通过模糊分析方法根据所述第一二型点值Zadeh模糊集、所述第二二型点值Zadeh模糊集、所述第三二型点值Zadeh模糊集、所述第四二型点值Zadeh模糊集、所述第五二型点值Zadeh模糊集、所述第六二型点值Zadeh模糊集计算所述光伏发电系统的日发电量。2.根据权利要求1所述的光伏发电日发电量的二型点值Zadeh模糊计算方法，其特征在于，所述根据获取到的用户的光伏发电系统日发电量数据，计算确定所述光伏发电系统日发电量的模糊不确定性的第一二型点值Zadeh模糊集包括：根据从本地监控中心获取到的用户的光伏发电系统日发电量数据，通过日发电量模糊集确定公式计算确定所述光伏发电系统日发电量的模糊不确定性的第一二型点值Zadeh模糊集，所述日发电量模糊集确定公式具体为：其中，EHi为与极低、很低、低、较低、中等、较高、高、很高、极高9个模糊不确定性相对应的第i(i＝1,2,...,9)个日发电量二型点值Zadeh模糊集，EHiVj为从第i个日发电量模糊不确定性值极低、很低、低、较低、中等、较高、高、很高、极高的区间范围内确定的第j(j＝1,2,...,n)个二型点值Zadeh模糊数，EHiV1k、μHiV1k分别为从第j(j＝1,2,...,n)个二型点值Zadeh模糊数的区间范围内确定的第k(k＝1,2,...,q)个二型点值Zadeh模糊数及其隶属度值。3.根据权利要求2所述的光伏发电日发电量的二型点值Zadeh模糊计算方法，其特征在于，所述获取用户所在地一天中白天N个时段日照强度数据，并根据所述光伏发电系统的输出功率与日照强度之间的关系，计算确定N个时段中所述光伏发电系统的输出功率与日照强度的模糊不确定性关系的第二二型点值Zadeh模糊集包括：获取用户所在地一天中白天NSH个时段日照强度共n个值数据，并根据所述光伏发电系统的输出功率与日照强度之间的关系，通过日照强度模糊集确定公式计算确定NSH个时段中所述光伏发电系统的输出功率与日照强度的模糊不确定性关系的第二二型点值Zadeh模糊集，所述日照强度模糊集确定公式具体为：其中，为时段t日照强度二型点值Zadeh模糊集，为从时段t第j(j＝1,2,...,n)个日照强度模糊不确定性值的区间范围内确定的二型点值Zadeh模糊数，分别为从第j(j＝1,2,...,n)个日照强度二型点值Zadeh模糊数的区间范围内确定的第k(k＝1,2,...,q)个二型点值Zadeh模糊数及其隶属度值。4.根据权利要求3所述的光伏发电日发电量的二型点值Zadeh模糊计算方法，其特征在于，所述获取用户所在地一天中白天N个时段日照时间数据，并根据所述光伏发电系统的输出功率与日照时间之间的关系，计算确定N个时段中所述光伏发电系统的输出功率与日照时间的模糊不确定性关系的第三二型点值Zadeh模糊集包括：获取用户所在地一天中白天NSH个时段日照时间共n个值数据，并根据所述光伏发电系统的输出功率与日照时间之间的关系，通过日照时间模糊集确定公式计算确定NSH个时段中所述光伏发电系统的输出功率与日照时间的模糊不确定性关系的第三二型点值Zadeh模糊集，所述日照时间模糊集确定公式具体为：其中，为时段t日照时间二型点值Zadeh模糊集，为从时段t第j(j＝1,2,...,n)个日照时间模糊不确定性值的区间范围内确定的二型点值Zadeh模糊数，分别为从第j(j＝1,2,...,n)个日照时间二型点值Zadeh模糊数的区间范围内确定的第k(k＝1,2,...,q)个二型点值Zadeh模糊数及其隶属度值。5.根据权利要求4所述的光伏发电日发电量的二型点值Zadeh模糊计算方法，其特征在于，所述获取用户所在地一天中白天N个时段日照阴影数据，并根据所述光伏发电系统的输出功率与日照阴影之间的关系，计算确定N个时段中所述光伏发电系统的输出功率与日照阴影的模糊不确定性关系的第四二型点值Zadeh模糊集包括：获取用户所在地一天中白天NSH个时段日照阴影共n个值数据，并根据所述光伏发电系统的输出功率与日照阴影之间的关系，通过日照阴影模糊集确定公式计算确定NSH个时段中所述光伏发电系统的输出功率与日照阴影的模糊不确定性关系的第四二型点值Zadeh模糊集，所述日照阴影模糊集确定公式具体为：其中，为时段t日照阴影二型点值Zadeh模糊集，为从时段t第j(j＝1,2,...,n)个日照阴影模糊不确定性值的区间范围内确定的二型点值Zadeh模糊数，分别为从第j(j＝1,2,...,n)个日照阴影二型点值Zadeh模糊数的区间范围内确定的第k(k＝1,2,...,q)个二型点值Zadeh模糊数及其隶属度值。6.根据权利要求5所述的光伏发电日发电量的二型点值Zade...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴杰康，
申请(专利权)人：广东工业大学，
类型：发明
国别省市：广东,44