一种基于葵花8号卫星云图的光伏超短期功率预报方法技术

本发明专利技术公开了一种基于葵花8号卫星云图的光伏超短期功率预报方法，涉及光伏发配电技术领域，本发明专利技术包括S1：基于各电厂的地理位置和环境，计算各电厂的理论辐射；S2：根据各电厂的理论辐射计算倾斜面上的太阳总辐射；S3：每间隔2‑6小时采集葵花8号卫星云图监测数据，并对采集到的数据进行预处理；S4：利用预处理后的数据进行云量反演，建立神经网络和小波分析预测云量模型，对未来的云量进行预测；S5：根据预测得到的云量，计算云遮系数；S6：根据太阳总辐射和云遮系数，计算得到有效总辐射；S7：将有效总辐射转换为功率，便得到预测功率，本发明专利技术具有方法简单，预测准确率高的优点。

【技术实现步骤摘要】
一种基于葵花8号卫星云图的光伏超短期功率预报方法
本专利技术涉及光伏发配电
，更具体的是涉及一种基于葵花8号卫星云图的光伏超短期功率预报方法。
技术介绍
太阳能光伏发电是利用太阳能电池的光伏效应将太阳辐射能直接转换为电能的一种发电形式，现阶段，太阳能的推广应用日益呈现方兴未艾的世界潮流，太阳能产业成为全球蓬勃兴起的新能源产业之一。开发利用清洁、安全、环保的太阳能成为人类社会缓解日益加剧的能源短缺的共同选择和治理严峻环境污染的有生力量。电网的稳定运行需要在供需双方之间保持一定的平衡，即根据用户的消耗变化，预先安排火电、水电等发电机组的开启和关停，从而相应地调整供应的总功率，由于光伏发电受天气的影响较大，且不能像火电及水电一样自由控制，所以光伏电站发电的输出功率具有剧烈变化及间歇性等特点，由此，将光伏电站并入电网必将对电网的平衡产生巨大影响，所以对光伏电站输出功率进行有效的预测，把光伏电站输出功率纳入电网的发电计划，并参与实时调度，能够实现发电运行自动控制，实现多元电源联合调度。但是目前的光伏预测系统中超短期功率预测曲线和实际曲线差距较大，预报偏差较大，尤其是阴雨天或天气突变过程，误差更大，准确率低。
技术实现思路
本专利技术的目的在于：为了解决目前的光伏预测系统中超短期功率预测曲线和实际曲线差距较大，预报准确率低的问题，本专利技术提供一种基于葵花8号卫星云图的光伏超短期功率预报方法。本专利技术为了实现上述目的具体采用以下技术方案：一种基于葵花8号卫星云图的光伏超短期功率预报方法，包括如下步骤：S1：基于各电厂的地理位置和环境，计算各电厂的理论辐射；S2：根据各电厂的理论辐射计算倾斜面上的太阳总辐射；S3：每间隔2-6小时采集卫星监测数据，并对采集到的数据进行预处理；S4：利用预处理后的数据进行云量反演，建立神经网络和小波分析预测云量模型，对未来的云量进行预测；S5：根据预测得到的云量，计算云遮系数；S6：根据太阳总辐射和云遮系数，计算得到有效总辐射；S7：将有效总辐射转换为功率，便得到预测功率。进一步的，所述S1中的各电厂地理位置和环境包括：各电厂的经纬度、海拔高度、太阳高度角、太阳赤纬角、太阳时角、大气透明度和大气质量。进一步的，所述理论辐射包括：水平面太阳直射辐射强度：Ebh＝E0×Tb×sinh其中E0表示大气层上界任一时刻的太阳辐射强度，Tb表示直射辐射大气透明系数，h表示太阳高度角；水平面太阳散射辐射强度：其中k2表示大气浑浊程度的参数，m(z,h)表示海拔高度z，太阳高度角h时对大气压力的修正；水平面太阳总辐射强度：Eth＝Ebh+Edh。进一步的，所述S2中倾斜面上的太阳总辐射为：Et＝Ebh×Rb+Edh×Rd+Eth×Rρ其中，Rb为直射辐射修正因子，Rd为散射辐射修正因子，Rρ为地面反射修正因子。进一步的，所述S3中对采集到的数据进行预处理包括：时区转化、几何校正、辐射校正及裁剪。进一步的，所述S4具体为：S4.1：利用检测云量的波段进行云量反演，形成云量数据，并检验反演结果；S4.2：对于采集到的错误的数据进行质控，将云量数据时间分辨率由10分钟插值为15分钟，并对缺失数据进行最临近点插值处理；S4.3：利用神经网络和小波分析预测云量模型，预测超短期云量。进一步的，所述S5中云遮系数包括：直射辐射云遮系数：α＝(300-Y)/100其中，Y为时间分辨率15分钟的云量；散射辐射云遮系数：β＝1-2α。进一步的，所述S6中有效总辐射为：E＝Etbh×α+Etdh×β其中，Etbh为倾斜面上的直射辐射，Etdh为倾斜面上的散射辐射。进一步的，所述S7中将有效总辐射转换为功率，计算式为：其中，M为机组容量，a为弱辐射折减系数，b为温度折减系数，c为逆变器机组启停时效率系数，K为逆变器转换效率常数值。本专利技术的有益效果如下：1、本专利技术通过各电厂的地理位置和环境，计算各电厂的理论辐射，对天文辐射进行订正，并且将卫星监测数据提取的云量用于辐射预报中，改变了数值模式的云量降尺度误差，提高了预测准确度，并且为了提高阴雨天的功率预报，本专利技术将小波函数作为神经网络的权值函数，使得预测得到的超短期云量更加准确，进一步提高预报准确率。附图说明图1是本专利技术的方法流程示意图。具体实施方式为了本
的人员更好的理解本专利技术，下面结合附图和以下实施例对本专利技术作进一步详细描述。实施例1如图1所示，本实施例提供一种基于葵花8号卫星云图的光伏超短期功率预报方法，包括如下步骤：S1：基于各电厂的地理位置和环境，包括：各电厂的经纬度、海拔高度、太阳高度角、太阳赤纬角、太阳时角、大气透明度和大气质量，计算各电厂的理论辐射；太阳赤纬角计算式为：n为按天数顺序排列的积日；太阳时角计算式为：t为北京时间，ψ为当地经度；太阳高度角计算式为：为地理纬度；大气层上界任一时刻的太阳辐射强度计算式为：n为按天数顺序排列的积日，Esc为太阳常数，Esc＝1367w/m2；当太阳高度角h≥30°时，大气质量m(h)＝1/sinh；当太阳高度角h＜30°时，大气质量m(h)＝[1229+(614×sinh)2]1/2-614×sinh；对于海拔高度较大的地区，对大气压力进行订正，即：其中，z为观测地点的海拔高度，p(z)为观测地点大气压，为大气压修正系数；直射辐射大气透明系数为：Tb＝0.56×(e-0.56m(z,h)+e-0.096m(z,h))×k1，k1取值范围为0.8～0.9；散射辐射大气透明系数为：Ta＝0.2710-0.2939×Tb；所述理论辐射包括：水平面太阳直射辐射强度：Ebh＝E0×Tb×sinh其中E0表示大气层上界任一时刻的太阳辐射强度，Tb表示直射辐射大气透明系数，h表示太阳高度角；水平面太阳散射辐射强度：其中k2表示大气浑浊程度的参数，当大气质量浑浊时0.60≤k2≤0.70，大气质量正常时0.710≤k2≤0.80，大气质量较好时0.810≤k2≤0.90，m(z,h)表示海拔高度z，太阳高度角h时对大气压力的修正；水平面太阳总辐射强度：Eth＝Ebh+Edh；S2：根据各电厂的理论辐射计算倾斜面上的太阳总辐射，即：Et＝Ebh×Rb+Edh×Rd+Eth×Rρ其中，Rb为直射辐射修正因子，Rd为散射辐射修正因子，Rd＝(1+cosβ)/2；Rρ为地面反射修正因子，Rd＝ρ(1-cosβ)/2；为地理纬度，β为倾斜面倾角，δ为太阳赤纬本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于葵花8号卫星云图的光伏超短期功率预报方法，其特征在于，包括如下步骤：/nS1：基于各电厂的地理位置和环境，计算各电厂的理论辐射；/nS2：根据各电厂的理论辐射计算倾斜面上的太阳总辐射；/nS3：每间隔2-6小时采集葵花8号卫星云图监测数据，并对采集到的数据进行预处理；/nS4：利用预处理后的数据进行云量反演，建立神经网络和小波分析预测云量模型，对未来的云量进行预测；/nS5：根据预测得到的云量，计算云遮系数；/nS6：根据太阳总辐射和云遮系数，计算得到有效总辐射；/nS7：将有效总辐射转换为功率，得到预测功率。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于葵花8号卫星云图的光伏超短期功率预报方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1：基于各电厂的地理位置和环境，计算各电厂的理论辐射；
S2：根据各电厂的理论辐射计算倾斜面上的太阳总辐射；
S3：每间隔2-6小时采集葵花8号卫星云图监测数据，并对采集到的数据进行预处理；
S4：利用预处理后的数据进行云量反演，建立神经网络和小波分析预测云量模型，对未来的云量进行预测；
S5：根据预测得到的云量，计算云遮系数；
S6：根据太阳总辐射和云遮系数，计算得到有效总辐射；
S7：将有效总辐射转换为功率，得到预测功率。


2.根据权利要求1所述的一种基于葵花8号卫星云图的光伏超短期功率预报方法，其特征在于，所述S1中的各电厂地理位置和环境包括：各电厂的经纬度、海拔高度、太阳高度角、太阳赤纬角、太阳时角、大气透明度和大气质量。


3.根据权利要求1所述的一种基于葵花8号卫星云图的光伏超短期功率预报方法，其特征在于，所述理论辐射包括：
水平面太阳直射辐射强度：
Ebh＝E0×Tb×sinh
其中E0表示大气层上界任一时刻的太阳辐射强度，Tb表示直射辐射大气透明系数，h表示太阳高度角；
水平面太阳散射辐射强度：



其中k2表示大气浑浊程度的参数，m(z,h)表示海拔高度z，太阳高度角h时对大气压力的修正；
水平面太阳总辐射强度：
Eth＝Ebh+Edh。


4.根据权利要求3所述的一种基于葵花8号卫星云图的光伏超短期功率预报方法，其特征在于，所述S2中倾斜面上的太阳总辐射为：
Et＝Ebh×Rb+Edh×Rd+Eth×Rρ

【专利技术属性】
技术研发人员：韩自奋，李晓纯，李扬，于娟，吕清泉，
申请(专利权)人：国网甘肃省电力公司，兰州大方电子有限责任公司，国网酒泉供电公司，
类型：发明
国别省市：甘肃;62