【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于太阳能光伏发电出力预测领域。
技术介绍
1、我国太阳能等绿色能源的装机容量迅速增加，太阳能产业快速发展。但太阳能间歇性、波动性及随机性是制约其大规模并网的主要因素，准确预测光电功率变化是降低其不稳定性对综合能源系统不利影响、实现综合能源系统精准调度和智能管理的有效手段之一。许多研究表明光伏发电的输出功率与光伏组件接收太阳辐照度呈线性关系，因此实现地表太阳辐射照度的预测是保证光伏发电功率准确预测的重要前提。
2、目前太阳辐照度预测方法主要包括数据驱动法和数值天气预报法。数据驱动的地表太阳辐照度预测模型基于统计气象和地表辐照度的历史数据，建立对应的映射关系，从而实现对地表辐照度的预测。但该预测方法缺乏对机理的描述，通常依赖大量的训练样本，一般只适用于特定环境。基于数值天气预报模型需要综合考虑大气动力学、热力学、辐射传输、云微物理、陆面过程等多种物理过程及地球自转、大气湍流等因素影响。该方法能够提供比较准确的天气预测结果，但求解方程计算量大，求解过程长，计算成本高昂。数值天气预报方法虽然可以预测云的生成、移动和消散，...
【技术保护点】
1.考量云物性参数的太阳辐照度预测方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的考量云物性参数的太阳辐照度预测方法，其特征在于，吸收性气体包括H2O、CO2、CH4、CO、O2、N2O和O3。
3.根据权利要求1所述的考量云物性参数的太阳辐照度预测方法，其特征在于，系数k的阈值范围为0.95＜k≤1.05。
4.根据权利要求1所述的考量云物性参数的太阳辐照度预测方法，其特征在于，确定当前时刻云对光伏板产生遮挡的实现方式为：
5.根据权利要求1所述的考量云物性参数的太阳辐照度预测方法，其特征在于，确定下一...
【技术特征摘要】
1.考量云物性参数的太阳辐照度预测方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的考量云物性参数的太阳辐照度预测方法，其特征在于，吸收性气体包括h2o、co2、ch4、co、o2、n2o和o3。
3.根据权利要求1所述的考量云物性参数的太阳辐照度预测方法，其特征在于，系数k的阈值范围为0.95＜k≤1.05。
4.根据权利要求1所述的考量云物性参数的太阳辐照度预测方法，其特征在于，确定当前时刻云对光伏板产生遮挡的实现方式为：
5.根据权利要求1所述的考量云物性参数的太阳辐照度预测方法，其特征在于，确定下一时刻云对光伏板产生遮挡的实现方式为：
6.根据权利要求4或5所述的考量云物性参数...
【专利技术属性】
技术研发人员：来庆志，肖兴雷，田涛，王敏，范准峰，曾伟，郝明，谭建宇，谢银模，乔兰清，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学威海，
类型：发明
国别省市：
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