一种基于云图预测的光伏功率超短期预测方法技术

本发明专利技术提供了一种基于云图预测的光伏功率超短期预测方法，包括：拍摄一系列实际光伏阵列上方天空的实际云图图像，并根据该一系列图片，采用质点移动预测的方法得到某时刻的预测云图图像，再对预测云图图像进行映射，得到预测阴影图像，分析阴影图像数据代入已建立的光伏功率预测模型即可得出预测结果。本发明专利技术提供的技术方案，充分的考虑了光伏阵列上的阴影分布特征，大大增加了预测方法对天气特别是多云天气的适应性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于云图预测的光伏功率超短期预测方法
本专利技术涉及光伏功率预测领域，具体涉及一种基于云图预测的光伏功率超短期预测方法。
技术介绍
近年来，光伏装机容量在基数庞大的情况下仍然保持着较快的增长速度，对电网造成了巨大的冲击，对电网的调度过程带来了巨大的挑战。光伏功率越来越受到研究人员的重视，其中光伏功率超短期预测由于对光伏配电电网调度过程有着重要的意义，已成为光伏功率预测的重点和难点。目前光伏功率超短期预测有着多种多样的方法，但是预测精度仍然不高，大多数没有考虑到光伏阵列上的阴影分布特征，对于天气的适应性不够。因此需要一种能够充分考虑到阴影分布特征，具象化分析云团天气的影响，较为精准的光伏功率超短期预测方法。
技术实现思路
本专利技术要克服现有技术的上述缺点，提供一种基于云图预测的光伏功率超短期预测方法，以便在考虑地面阴影特征的情况下准确的对光伏功率进行超短期预测。本专利技术解决其技术问题所采用的方案为：一种基于云图预测的光伏功率超短期预测方法，包括如下步骤：步骤1，测量光伏阵列所在位置的辐照本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于云图预测的光伏功率超短期预测方法，包括如下步骤：/n步骤1，测量光伏阵列所在位置的辐照度和温度，确定云图拍摄地点的经度和纬度以及云层高度H；/n步骤2，实时拍摄云图图像，并记录每张实拍云图图像的拍摄时刻；/n步骤3，根据步骤2中拍摄到的一系列实拍云图图像，预测未来Δt时段内的一系列预测云图图像；/n步骤4，根据步骤3得到的预测时段内的一系列预测云图图像，利用步骤1中确定的拍摄地点的经度和纬度以及云层高度数据，模拟计算得到未来Δt时段内地面预测阴影图像；/n步骤5，建立光伏阵列仿真模型，将地面预测阴影图像数据输入模型，根据当前的辐照度、温度和遮阴情况，计算得到预测时刻的光伏功率输出，...

【技术特征摘要】
1.一种基于云图预测的光伏功率超短期预测方法，包括如下步骤：
步骤1，测量光伏阵列所在位置的辐照度和温度，确定云图拍摄地点的经度和纬度以及云层高度H；
步骤2，实时拍摄云图图像，并记录每张实拍云图图像的拍摄时刻；
步骤3，根据步骤2中拍摄到的一系列实拍云图图像，预测未来Δt时段内的一系列预测云图图像；
步骤4，根据步骤3得到的预测时段内的一系列预测云图图像，利用步骤1中确定的拍摄地点的经度和纬度以及云层高度数据，模拟计算得到未来Δt时段内地面预测阴影图像；
步骤5，建立光伏阵列仿真模型，将地面预测阴影图像数据输入模型，根据当前的辐照度、温度和遮阴情况，计算得到预测时刻的光伏功率输出，即光伏功率超短期预测结果。


2.如权利要求1所述的预测方法，其特征在于：所述步骤3具体包括：
步骤3-1，最近m张实拍云图图像的拍摄时间，按先后顺序，分别记为T1，T2，……，Ti，……，Tm，其中i＝1,2,......，m；
步骤3-2，以实拍云图图像的圆心即云图拍摄设备位置为原点O点，东方向为X轴正方向，北方向为Y轴正方向，建立平面直角坐标系，记每张实拍云图图像的质心为Si，质心的坐标记为(xi,yi)，i＝1,2,......，m；
步骤3-3，质心沿X轴和Y轴的移动速度记为(vx,vy)，具体计算公式如下：



步骤3-4，根据质心移动速度(vx,vy)，未来Δt时段内的时刻t时预测云图图像的质心位置相对于第m张实拍云图图像的偏移量(Δxt,Δyt)计算公式如下：
(Δxt,Δyt)＝(vx(t-Tm),vy(t-Tm))；(2)
步骤3-5，将第m张实拍云图图像平移(Δxt,Δyt)后，得到预测时间为t的预测云图图像。

【专利技术属性】
技术研发人员：戚军，黄洵，周丹，
申请(专利权)人：浙江工业大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33