[发明专利]光伏电站超短时功率预测装置

说明书

技术领域

本发明涉及一种光伏电站超短时功率预测装置。

背景技术

光伏电站是指与电网相连并向电网输送电力的光伏发电系统，截至2014年 底，我国光伏电站累计安装量超28GW，增长速度超60％，2014年光伏发电量约 250亿KWh，同比增长超过200％。

随着我国光伏电站规模不断扩大，提高光伏发电功率预测精度，将有益于 电网的安全与稳定运行。当前光伏电站功率预测方法主要采用直接预测法，直 接预测法就是以历史发电功率、气象测量数据、天气预报等信息作为预测模型 输入，输出为未来24小时到72小时的电站功率预测值，气象测量数据主要以 日辐照度均值、温度均值、积日云量、历史云量等气象测量参数为输入，光伏 电站功率预测中常用的统计方法有多元线性回归算法、人工神经网络(ANN) 算法、支持向量机(SVM)算法和灰色理论算法等。

目前，通过上述多元线性回归算法、人工神经网络(ANN)算法、支持向 量机(SVM)算法和灰色理论算法等算法建立预测模型可对光伏发电系统输出 功率进行预测，光伏发电功率预测可以提高太阳能光伏发电资源利用效率，但 这些预测方法只是基于历史同周期、同日类型基础上得到的预测，历史同周期 是指同样的历史时间周期比如一个月，同日类型是指同样的天气情况比如晴天， 这些预测方法的不足之处是，预测日只是归于某种日类型，比如晴天，认为同 历史周期、同日类型的光伏电站的气象变化和发电功率具有相似性，但对预测 日的气象各要素的实时变化信息处理不够，例如日类型为晴天的情况下突发多 云天气很难实现超短时的精确预测。

发明内容

本发明针对现有技术中的上述不足，提供一种光伏电站超短时功率预测装 置，该光伏电站超短时功率预测装置将气象各要素的实时变化信息纳入功率预 测纠正系统，根据预测日的实时气象变换规律来纠正光伏电站预测功率，可以 提高光伏电站超短时功率预测的准确度。

为了解决上述技术问题，本发明采用以下的技术方案：

光伏电站超短时功率预测装置，包括气象数据接收装置、电站监测装置、 历史发电服务器、实测气象变化系统、功率预测系统、以及功率预测纠正系统；

所述气象数据接收装置作为气象台接收光伏电站未来的预测气象数据，并 对接收到的大尺度的预测气象数据通过统计与动力相结合的方法降尺度，得到 精细化的预测气象数据；

所述电站监测装置用于实时测量光伏电站的实时气象数据以及光伏电站实 时功率，并送往历史发电服务器，所述电站监测装置监测的数据包括温度、湿 度、风速、光照强度、以及光伏电站实时功率，所述电站监测装置监测光伏电 站的实时气象数据和光伏电站实时功率的分辨率为15分钟；

所述历史发电服务器接收所述电站监测装置传送来的光伏电站的实时气象 数据以及光伏电站实时功率，历史发电服务器用于记录和统计光伏电站的历史 发电量以及与历史发电量对应的光伏电站的实时气象数据，历史发电服务器记 录和统计的数据包括光伏电站实时功率、温度、湿度、风速、以及光照强度， 历史发电服务器记录和统计上述数据的分辨率为15分钟；所述气象数据接收装 置接收的预测气象数据送入历史发电服务器内；

所述历史发电服务器对上述数据按照4种日类型进行分类，4种日类型包括 A、B、C、D四种，其中A类日类型为晴、晴间多云、多云间晴天气，B类日 类型阴、阴间多云、多云、多云间阴、雾天气，C类日类型为雨夹雪、小雨、冻 雨、小到中雨、阵雪、小雪、小到中雪阵雨、雷阵雨、雷阵雨伴有冰雹天气，D 类日类型为特大暴雨、中雪、大雪、暴雪、大暴雨到特大暴雨、中雨、大雨、 暴雨、大暴雨、中到大雪、大到暴雪、沙尘暴、中到大雨、大到暴雨、雷雨到 大暴雨天气；在此基础上，历史发电服务器统计出同历史周期一个月、同日类 型的温度修正系数Kt_N、湿度修正系数Ks_N、风速修正系数Kf_N、以及光照强度 修正系数Kg_N；其实现方法为，

步骤一，历史发电服务器中，对光伏电站历史数据按月建立4种日类型集 合，4种日类型如前所述；其具体实施方法为：以同周期历史气象参数及光伏发 电功率为主要参数依据，按月建立数据集合，每月同日类型的光伏电站的气象 变化和发电功率具有相似性；