一种微电网中光伏发电系统输出功率平均值的计算方法技术方案

本发明专利技术提出一种微电网中光伏发电系统输出功率平均值的计算方法，解决现有仅以单一因素作为不确定性影响因素的光伏发电的输出功率计算方法无法反映光伏发电系统实际功率输出情况的问题，包括：采集微电网中日照强度、日照时长、日照阴影及日照偏角的数据信息；构建数据矩阵，求得已采集数据的平均值；构建模糊聚类中心矩阵；模糊聚类中心矩阵初始化；通过模糊聚类分析法，迭代计算模糊聚类中心矩阵对应的模糊聚类矩阵的元素最优值及模糊中心矩阵的最优值；求取当前日照强度、日照时长、日照阴影及日照偏角的平均值及光伏发电系统输出功率的平均值，本发明专利技术提出的方法为微电网中光伏发电系统的出力预测及运行调度提供理论指导。

A calculation method of average output power of photovoltaic power generation system in microgrid

【技术实现步骤摘要】
一种微电网中光伏发电系统输出功率平均值的计算方法
本专利技术涉及光伏发电系统输出功率计算的
，更具体地，涉及一种微电网中光伏发电系统输出功率平均值的计算方法。
技术介绍
光伏微电网是一种集成光伏发电系统等分布式电源、一定容量负荷并以一定方式将分布式电源和负荷联接起来的微电网，在光伏微电网中，日照强度越大，光伏发电系统的输出功率越大。一年中不同季节的日照强度完全不同，一天中不同时段的日照强度也完全不同，日照强度具有随机性、波动性和间歇性。因此，光伏发电站日照强度往往也表现为最小日照强度、最大日照强度、平均日照强度、多年平均日照强度、计算平均日照强度、加权平均日照强度、数学平均日照强度等表示形式，采用不同日照强度的表示形式，光伏发电系统会获得不同的装机容量水平，而不同装机容量水平光伏发电系统在不同季节的输出功率及发电量也往往不同。现有微电网中光伏发电系统的输出功率和发电量通常采用确定性的计算方法，假设区域内日照强度是确定的，因此，光伏发电系统输出功率的计算结果也是唯一确定的，但这种情况往往不能反映光伏系统发电的实际情况，华北电本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种微电网中光伏发电系统输出功率平均值的计算方法，其特征在于，至少包括以下步骤：/nS1.采集微电网中日照强度、日照时长、日照阴影及日照偏角的数据信息；/nS2.利用步骤S1中采集的数据信息构建数据矩阵，求得已采集的日照强度、日照时长、日照阴影及日照偏角的平均值；/nS3.构建日照强度、日照时长、日照阴影及日照偏角的模糊聚类中心矩阵C；/nS4.利用日照强度平均值、日照时长平均值、日照阴影平均值及日照偏角平均值，将模糊聚类中心矩阵C初始化；/nS5.通过模糊聚类分析法，迭代计算模糊聚类中心矩阵C对应的模糊聚类矩阵U的元素最优值，根据模糊聚类矩阵U的最优值元素计算模糊中心矩阵C的最优值；/n...

【技术特征摘要】
1.一种微电网中光伏发电系统输出功率平均值的计算方法，其特征在于，至少包括以下步骤：
S1.采集微电网中日照强度、日照时长、日照阴影及日照偏角的数据信息；
S2.利用步骤S1中采集的数据信息构建数据矩阵，求得已采集的日照强度、日照时长、日照阴影及日照偏角的平均值；
S3.构建日照强度、日照时长、日照阴影及日照偏角的模糊聚类中心矩阵C；
S4.利用日照强度平均值、日照时长平均值、日照阴影平均值及日照偏角平均值，将模糊聚类中心矩阵C初始化；
S5.通过模糊聚类分析法，迭代计算模糊聚类中心矩阵C对应的模糊聚类矩阵U的元素最优值，根据模糊聚类矩阵U的最优值元素计算模糊中心矩阵C的最优值；
S6.基于模糊聚类矩阵U的元素最优值和模糊中心矩阵C的最优值，分别求取当前日照强度、日照时长、日照阴影及日照偏角的平均值；
S7.根据当前日照强度、日照时长、日照阴影及日照偏角的平均值，求得光伏发电系统输出功率的平均值。


2.根据权利要求1所述的微电网中光伏发电系统输出功率平均值的计算方法，其特征在于，步骤S1所述的微电网中日照强度、日照时长、日照阴影及日照偏角的数据信息包括：
微电网中日照强度、日照时长、日照阴影及日照偏角的历史光伏发电数据，从历史数据库中采集；
微电网中日照强度、日照时长、日照阴影及日照偏角的实时光伏发电数据，从实时数据采集系统中采集；
微电网中日照强度、日照时长、日照阴影及日照偏角的预测光伏发电数据，从未来预测系统中采集。


3.根据权利要求2所述的微电网中光伏发电系统输出功率平均值的计算方法，其特征在于，利用步骤S1中采集的数据信息构建的数据矩阵包括历史光伏发电数据实时光伏发电数据矩阵及预测光伏发电数据矩阵所述历史光伏发电数据表示为：



其中，表示历史光伏发电数据矩阵中日照强度的第j个元素数据集，表示历史光伏发电数据矩阵中日照时长的第j个元素数据集，表示历史光伏发电数据矩阵中日照阴影的第j个元素数据集，表示历史光伏发电数据矩阵中日照偏角的第j个元素数据集，j＝1，…，j…,n，n表示微电网的历史光伏发电数据矩阵中日照强度、日照时长、日照阴影及日照偏角任意一个对应数据集的数量；及的第j个元素在时段t的数据值分别表示为：












其中，分别为微电网中历史光伏发电数据矩阵里日照强度、日照时长、日照阴影及日照偏角的第j个元素在时段t的数据值；
实时光伏发电数据矩阵表示为：



其中,表示实时光伏发电数据矩阵中日照强度的数据集；表示实时光伏发电数据矩阵中日照时长的数据集；表示实时光伏发电数据矩阵中日照阴影的数据集；表示实时光伏发电数据矩阵中日照偏角的数据集；微电网的实时光伏发电数据矩阵中日照强度、日照时长、日照阴影及日照偏角任意一个对应数据集的数量均为n；

及的第j个元素在时段t的数据值分别表示为：












其中，分别为微电网中实时光伏发电数据矩阵里日照强度、日照时长、日照阴影、日照偏角的第j个元素在时段t的数据值；
预测光伏发电数据矩阵表示为：



其中，表示预测光伏发电数据矩阵中日照强度的数据集；表示预测光伏发电数据矩阵中日照时长的数据集；表示预测光伏发电数据矩阵中日照阴影的数据集；表示预测光伏发电数据矩阵中日照偏角的数据集；微电网的预测光伏发电数据矩阵中日照强度、日照时长、日照阴影及日照偏角任意一个对应数据集的数量均为n；及的第j个元素在时段t的数据值分别表示为：












其中，分别表示为微电网中预测光伏发电数据矩阵里日照强度、日照时长、日照阴影、日照偏角在时段t的预测数据值；t＝1,2,...,T，T为微电网日运行的时段数。


4.根据权利要求3所述的微电网中光伏发电系统输出功率平均值的计算方法，其特征在于，步骤S2所述的已采集的日照强度、日照时长、日照阴影及日照偏角的平均值分别为：
已采集的日照强度的平均值为：



其中，SMA表示采集的a年日照强度的平均值；a表示采集日照强度的年数；
已采集的日照时长的平均值为：



其中，BMA表示采集的a年日照时长的平均值；a表示采集日照时长的年数；
已采集的日照阴影的平均值为：



其中，YMA表示采集的a年日照阴影的平均值；a表示采集日照阴影的年数；
已采集的日照偏角的平均值为：



其中，AMA表示采集的a年日照偏角的平均值；a表示采集日照偏角的年数。


5.根据权利要求4所述的微电网中光伏发电系统输出功率平均值的计算方法，其特征在于，步骤S3所述的模糊聚类中心矩阵C为：
C＝{C1,C2,C3}
其中，C1表示微电网中日照强度、日照时长、日照阴影、日照偏角的最小量模糊聚类中心矩阵；C2表示微电网中日照强度、日照时长、日照阴影、日照偏角的平均量模糊聚类中心矩阵；C3表示微电网中日照强度、日照时长、日照阴影、日照偏角的最大量模糊聚类中心矩阵。


6.根据权利要求...

【专利技术属性】
技术研发人员：潘沪明，吴杰康，张宁恺，陈文浩，林晓莹，苏立伟，晏雷，杜伟斌，吴敬慧，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司，广东电网有限责任公司佛山供电局，
类型：发明
国别省市：广东;44