光伏功率突变预测方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及光伏发电出力预测领域，公开一种光伏功率突变预测方法及系统，以提高光伏出力预报准确率。本发明专利技术方法包括：收集光伏电站的位置、地形地貌数据、微气象监测数据、卫星监测数据及光伏电站机组参数；基于卫星水汽反演的云检测得到云层分布，同化至数值预报模式；根据地形地貌数据、微气象监测数据、卫星监测数据，基于数值预报模式进行小尺度数值预测计算，获得各光伏电站机组位置的太阳辐射强度数据；通过历史云层观测数据计算得到云层突变率；结合云层突变率，进行云层遮挡的光伏电站所在位置的太阳辐射强度的突变预测值；根据太阳辐射强度的突变预测值，结合光伏电站机组参数中太阳光伏板的角度、转换效率，计算光伏电站出力预测值。

【技术实现步骤摘要】
光伏功率突变预测方法及系统
本专利技术涉及光伏发电出力预测领域，尤其涉及一种光伏功率突变预测方法及系统。
技术介绍
随着新能源的迅速发展，新能源并网发电的比重越来越大。但由于新能源发电易受环境因素影响，具有间歇性和波动性特点，出力预测难度大。其中，光伏发电受太阳辐射强度、电池组件、温度、天气云层和一些随机因素的影响，系统运行过程是一个非平衡的随机过程，其发电量和输出电功率因随机性强、波动大而导致不可控制，在天气突变时表现得尤为突出。
技术实现思路
本专利技术目的在于公开一种光伏功率突变预测方法及系统，以提高光伏出力预报准确率。为达上述目的，本专利技术公开一种光伏功率突变预测方法，包括：步骤S1，收集光伏电站的位置、地形地貌数据、微气象监测数据、卫星监测数据及光伏电站机组参数；步骤S2，基于卫星水汽反演的云检测得到云层分布，同化至数值预报模式；步骤S3，根据地形地貌数据、微气象监测数据、卫星监测数据，基于数值预报模式进行小尺度数值预测计算，获得各光伏电站机组位置的太阳辐射强度数据；步骤S4，通过历史云层观测数据计算得到云层突变率；结合云层突变率，进行云层遮挡的光伏电站所在位置的太阳辐射强度的突变预测值计算；步骤S5，根据太阳辐射强度的突变预测值，结合光伏电站机组参数中太阳光伏板的角度、转换效率，计算光伏电站出力预测值。优选地，本专利技术方法还包括：对光伏电站出力预测值进行动态跟踪并与实际值进行对比，优化得到考虑云层遮挡的光伏电站出力预测。>为达上述目的，本专利技术还公开一种光伏功率突变预测系统，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法的步骤。本专利技术具有以下有益效果：在光伏功率突变预测过程中，考虑云层遮挡，提高了光伏出力预报准确率，对于充分消纳省内新能源发电出力，优化发电调度，有效减轻并网新能源电场的输出功率波动对电网的影响，保障电网系统运行稳定和安全可靠供电都具有重要意义，具有良好的社会效益和经济效益。下面将参照附图，对本专利技术作进一步详细的说明。附图说明构成本申请的一部分的附图用来提供对本专利技术的进一步理解，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。在附图中：图1是本专利技术实施例公开的光伏功率突变预测方法流程示意图。具体实施方式以下结合附图对本专利技术的实施例进行详细说明，但是本专利技术可以由权利要求限定和覆盖的多种不同方式实施。实施例1本实施例公开一种光伏功率突变预测方法，如图1所示，包括：步骤S1，收集光伏电站的位置、地形地貌数据、微气象监测数据、卫星监测数据及光伏电站机组参数。步骤S2，基于卫星水汽反演的云检测得到云层分布，同化至数值预报模式。步骤S3，根据地形地貌数据、微气象监测数据、卫星监测数据，基于数值预报模式进行小尺度数值预测计算，获得各光伏电站机组位置的太阳辐射强度数据。步骤S4，通过历史云层观测数据计算得到云层突变率；结合云层突变率，进行云层遮挡的光伏电站所在位置的太阳辐射强度的突变预测值计算。步骤S5，根据太阳辐射强度的突变预测值，结合光伏电站机组参数中太阳光伏板的角度、转换效率，计算光伏电站出力预测值。优选地，本实施例方法还进一步包括：步骤S6、对光伏电站出力预测值进行动态跟踪并与实际值进行对比，优化得到考虑云层遮挡的光伏电站出力预测。实施例2与上述实施例相对应的，本实施例公开一种光伏功率突变预测系统，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述相对应方法的步骤。以上所述仅为本专利技术的优选实施例而已，并不用于限制本专利技术，对于本领域的技术人员来说，本专利技术可以有各种更改和变化。凡在本专利技术的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本专利技术的保护范围之内。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种光伏功率突变预测方法，其特征在于，包括：/n步骤S1，收集光伏电站的位置、地形地貌数据、微气象监测数据、卫星监测数据及光伏电站机组参数；/n步骤S2，基于卫星水汽反演的云检测得到云层分布，同化至数值预报模式；/n步骤S3，根据地形地貌数据、微气象监测数据、卫星监测数据，基于数值预报模式进行小尺度数值预测计算，获得各光伏电站机组位置的太阳辐射强度数据；/n步骤S4，通过历史云层观测数据计算得到云层突变率；结合云层突变率，进行云层遮挡的光伏电站所在位置的太阳辐射强度的突变预测值计算；/n步骤S5，根据太阳辐射强度的突变预测值，结合光伏电站机组参数中太阳光伏板的角度、转换效率，计算光伏电站出力预测值。/n

【技术特征摘要】
1.一种光伏功率突变预测方法，其特征在于，包括：
步骤S1，收集光伏电站的位置、地形地貌数据、微气象监测数据、卫星监测数据及光伏电站机组参数；
步骤S2，基于卫星水汽反演的云检测得到云层分布，同化至数值预报模式；
步骤S3，根据地形地貌数据、微气象监测数据、卫星监测数据，基于数值预报模式进行小尺度数值预测计算，获得各光伏电站机组位置的太阳辐射强度数据；
步骤S4，通过历史云层观测数据计算得到云层突变率；结合云层突变率，进行云层遮挡的光伏电站所在位置的太阳辐射强度的突变预测值计算；

【专利技术属性】
技术研发人员：杨莉，郭俊，徐勋建，冯涛，怀晓伟，
申请(专利权)人：国网湖南省电力有限公司，国网湖南省电力有限公司防灾减灾中心，国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：湖南;43