用于评估光伏电站经济效益的光伏组件输出功率预测方法技术

本发明专利技术公开了用于评估光伏电站经济效益的光伏组件输出功率预测方法，通过计算光伏组件输出功率、提取光伏组件的输出功率时间序列、构建自回归移动平均(ARMA)模型、设定光伏组件的经济效益失效阈值、导入ARIMA模型进行预测、评估光伏电站的经济效益。解决了目前预测方法难以推广应用，监测成本过高，采用数学建模的方法建模的过程复杂且计算繁琐的问题，本方法有利于提高预测和监测的精准度，简化操作过程，使得预测过程更加地高效、合理，可以进一步完成对光伏电站经济效益的有效评估。一步完成对光伏电站经济效益的有效评估。一步完成对光伏电站经济效益的有效评估。

【技术实现步骤摘要】
用于评估光伏电站经济效益的光伏组件输出功率预测方法


[0001]本专利技术涉及光伏电站设计及运维评估
，具体涉及用于评估光伏电站经济效益的光伏组件输出功率预测方法。

技术介绍

[0002]随着光伏电站行业的快速发展和光伏装机容量的飞速增长，如何保证整个光伏发电系统的安全稳定运行愈发引人关注。作为光伏发电系统的核心部件，光伏组件的使用寿命和参数性能会随着光伏电站运行年限的增加和外界气象因素的影响发生退化，进而影响光伏电站发电的稳定性和可靠性。因此，通过预测光伏组件的输出功率可进一步判定光伏电站的发电情况，同时对光伏电站的经济效益做出预测评估，具有良好的工程价值和应用价值。
[0003]目前对于光伏组件的健康管理方法主要有基于退化机理和数据驱动两类，基于退化机理的方法需要了解光伏组件内部的构造和发电原理，对技术人员的要求颇高故很难推广应用；基于数据驱动的方法又分为智能算法和数据建模两类，智能算法一般需要大量的光伏组件退化数据(一般需要8～10年)，监测成本过高；而数学建模的方法建模过程复杂且计算繁琐。
[0004]专利号为“C本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.用于评估光伏电站经济效益的光伏组件输出功率预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S110、计算光伏组件输出功率，具体为，采集光伏组件的输出电压和输出电流时间序列，利用数据采集卡将上述内容传输到智能计算模块的样本数据库，计算出同一时刻的电压和电流数值计算对应的输出功率；S120、提取光伏组件的输出功率时间序列，具体为，根据上述对应的输出功率提取分析得到光伏组件的输出功率时间序列；S130、构建自回归移动平均(ARMA)模型，具体步骤包括：序列平稳性校验、确定模型阶数、模型残差校验和模型优化；S140、设定光伏组件的经济效益失效阈值，评估光伏电站经济效益，定义当光伏组件的发电量收益低于光伏电站的运维支出时候的光伏组件功率大小为其经济效益失效阈值，并设置该经济效益失效阈值为：P
f
；S150、导入ARIMA模型进行预测，将S120中的输出功率时间序列导入S140中建立并优化的ARIMA模型进行趋势预测；S160、评估光伏电站的经济效益，根据S140中设定的光伏组件经济效益失效阈值，结合S150中ARIMA的预测结果，通过预测光伏组件输出功率来评估光伏电站经济效益的时间周期。2.根据权利要求1所述的用于评估光伏电站经济效益的光伏组件输出功率预测方法，其特征在于，所述步骤S110中,所述根据同一时刻的电压和电流数值计算对应的输出功率为：P＝I*U其中，P表示输出功率，I表示同一时刻电流，U表示为同一时刻电压。3.根据权利要求2所述的用于评估光伏电站经济效益的光伏组件输出功率预测方法，其特征在于，所述步骤S120中，所述根据对应的输出功率提取分析得到光伏组件的输出功率时间序列为：P
t
＝{p0,p1,p2,
…
,p
t
}其中，t表示为所获取的光伏组件时间序列的截止时刻，所述光伏组件输出功率样本数据库为1年，所述时间序列数据以12小时为序列间隔。4.根据权利要求3所述的用于评估光伏电站经济效益的光伏组件输出功率预测方法，其特征在于，所述步骤S130中，所述ARMA模型的定义如下：式中，p代表自回归系数的阶数，q是移动平均系数的阶数；γ
i
代表自相关系数，θ
i
代表偏自相关系数，x
t
代表时间序列的当前值，ε
t
代表函数误差，μ代表补偿常数项；再把差分后得到的平稳时间序列的滞后值以及随机误差项的现在值和滞后值进行拟合回归所建立的模型称作差分自回归移动平均模型(ARIMA)，所述构建的ARIMA模型为ARIMA(p，q，d)。5.根据权利要求4所述的用于评估光伏电站经济效益的光伏组件输出功率预测方法，其特征在于，所述步骤S130中，所述序列平稳性校验为：利用ADF检验法对样本数据库中1年的光伏组件输出功率时间序列进行平稳性检验；当检验的结果为0时，拒绝原假设，并确认
该时间序列数据不平稳；当检验的结果为1时，接受原假设，确认该时间序列数据平稳；当时间序列数据不平稳时，考虑对该时间序列作一阶差分后再进行平稳性检验，若一阶差分后时间序列数据平稳，则ARIMA(p，q，d)中的d定为1，若仍不平稳则继续作高阶差分运算直至时间序列数据平稳，最后再根据所做的差分阶数确定d的值。6.根据权利要求5所述的用于评估光伏电站经济效益的光伏组件输出功率预测方法，其特征在于，所述步骤S130中，所述确定模型阶数为：得到平稳的光伏组件输出功率时间序列后，根据该序列数据样本计算其自相关系数和偏自相关系数，并根据自相关系数和偏自相关系数的性质来进一步确定模型的重要阶数，所述原始序列样本的自相关系数如下式计算：式中，ρ
k
代表自...

【专利技术属性】
技术研发人员：张猛，
申请(专利权)人：中国电建集团贵阳勘测设计研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：