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光伏電站的輸出功率如何進行精細化預(yù)測?

作者: | 發(fā)布日期: 2017 年 08 月 11 日 10:39 | 分類: 產(chǎn)業(yè)資訊

對光伏電站的輸出功率進行精細化預(yù)測,把光伏發(fā)電容量納入電網(wǎng)的調(diào)度計劃和實時調(diào)度運行是保證電網(wǎng)穩(wěn)定經(jīng)濟運行的重要措施之一。
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國外主要通過兩種方式來研究:一是以太陽能資源的預(yù)測為基礎(chǔ),進而預(yù)測光伏發(fā)電功率;二是利用天氣預(yù)報數(shù)據(jù)直接對光伏電站的輸出功率進行預(yù)測。
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德國提出一種基于衛(wèi)星云圖預(yù)測地區(qū)太陽輻照強度的方法:首先建立地區(qū)的凈空輻照度模型,然后通過對連續(xù)多幀衛(wèi)星云圖的處理建立云團運動的矢量域方程,進而預(yù)測未來的云指數(shù),并對凈空輻照度進行修正,最終得到地區(qū)的輻照度預(yù)測值,并在此基礎(chǔ)上利用模型預(yù)測光伏電站的發(fā)電功率,目前該方法對于單個光伏電站日前發(fā)電預(yù)測的相對均方根誤差為36%,而將德國所有光伏電站作為一個整體統(tǒng)計,其均方根誤差降低至13%。
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日本開展了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏發(fā)電功率預(yù)測研究,通過不同類型的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行光伏發(fā)電功率的預(yù)測,并利用不同類型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)混合的方式進行集合預(yù)報,該方法的日前功率預(yù)測的平均絕對誤差在22%左右。在國內(nèi),主流的光伏發(fā)電功率預(yù)測方法主要分為統(tǒng)計方法和物理方法。
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統(tǒng)計方法主要是通過對實測氣象數(shù)據(jù)、數(shù)值天氣預(yù)報以及光伏電站有功功率等歷史數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析,尋找其內(nèi)在的關(guān)系進而建立光伏發(fā)電功率預(yù)測模型,如BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機等;物理方法主要根據(jù)光伏電池板,逆變器等多種設(shè)備的特性,得到光伏電站發(fā)電功率與數(shù)值天氣預(yù)報的物理關(guān)系,進而對光伏電站的發(fā)電功率進行預(yù)測。一般來說,統(tǒng)計方法的預(yù)測誤差在9%~25%,物理方法的預(yù)測誤差在10%~30%。
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來自:賢集網(wǎng)

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