[发明专利]一种基于地基传感器的超短期光伏功率预测方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种光伏功率预测方法，尤其是涉及一种基于地基传感器的超短期光伏功率预测方法。

背景技术

光伏发电的最大特点就是其功率的波动性以及不确定性。这将导致光伏电厂的产能过剩或亏损，极大制约了电网系统的可调度性与稳定性。因此精确的光伏功率预测技术对于光伏电厂自身以及全网的安全运行变得愈发重要。

光伏功率预测即根据历史和当前数据对未来一定时段的光伏功率进行预测，按预测时长可分为超短期光伏功率预测(0～6小时)、短期光伏功率预测(6小时～1天)和中长期光伏功率预测(1月～1年)。目前国内光伏功率预测的应用以短期预测为主，一类研究辐照度与光伏功率的关键影响因素，这是物理方法的思路，例如NWP；另一类运用统计方法的思路，学习光伏功率的历史规律，例如神经网络算法、时间序列法、基础预测法等。通过预测未来24小时的光伏输出功率来帮助电网系统运行和调度人员应对光电的易变性。随着光伏发电在电网中的比例增加，其瞬时波动性对电网安全运行的危害越来越大。上述短期预测方法无法应用于抑制次分钟级的光伏波动问题。

对于超短期预测方法，在实际工程中比较有价值的是基于云图的预测方法。云是影响地面辐照度的主要气象因素，云层运动是光伏功率波动的主要因素。常用的云图有地基云图和气象卫星云图，基于云图的超短期预测通过专用设备例如天空成像仪对云进行测量并完成图像采集。所有的云图都需要进行图像处理识别云团，利用在线图像分析技术分析云层运动情况，预测云层对太阳光的遮挡情况，得到考虑云层数据的辐照度数据并进一步预测光伏功率。国内对基于云图的预测方法研究及应用时间较短,对云层信息预报能力有限,仍处在探索阶段。

虽然基于云图的方法为实现精细化预测提供了可能，但受限于测量设备和方法局限，仍存在以下不足。(1)云层高度信息获取困难或缺少。云层高度与对地面的遮挡有密切的关系，但云图无法给出云层高度信息，将不同高度的云层统一处理，会增加预测的误差。(2)卫星云图空间分辨率较低，图上的一个像素点对应较大的地面面积，无法判断小范围内云层情况。(3)地面天空成像仪拍摄空间有限，当云层移动速度较快时，预测时间尺度将大大缩减。(4)云图图像处理分析需要在极短的时间内完成，对算法速度要求高，需权衡速度与精度。

云图预测法最初主要应用于气象领域，其得到的直接结果是云团的运动趋势，再通过算法推得地面接受的辐照量，进而预测未来的光伏发电量。这种方法无法建立测量量与预测量之间的直接联系，需要经过多个步骤引入多种不确定变量，预测精度很难保证。

发明内容

本发明目的是：提供一种基于地基传感器的超短期光伏功率预测方法，可同时获得当前位置的云团运动矢量和光伏发电功率，由此可对位于中心位置的光伏电厂数分钟后的发电功率进行准确连续预测。

本发明的技术方案是：一种基于地基传感器的超短期光伏功率预测方法，包括以下步骤：

步骤1)以单个功率传感器为中心，将若干个功率传感器围绕该中心做半圆形阵列排布并形成单位阵列传感器，每个位于周边半圆上的功率传感器均与其对应中心的功率传感器建立关联并通过子通讯模块实时数据共享与监测；

步骤2)将若干个单位阵列传感器以光伏电厂为中心做圆形阵列排布，当其中一个功率传感器探测到光功率变化超出事先设定的额定范围，其对应中心的功率传感器对其围绕的其余功率传感器进行数据监测比对，依次计算出关联功率传感器的互关联系数并判断云团的运动方向与速度；

步骤3)当确定云团正向光伏电厂方向运动时，对应中心的功率传感器通过主通讯模块将实时探测功率与云团到达时间上传到监控中心。

作为优选的技术方案，在圆形阵列的内侧或外侧分别增加至少一个内圈圆形阵列或外圈圆形阵列，该内圈圆形阵列或外圈圆形阵列均由若干个单位阵列传感器以光伏电厂为中心排布。

作为优选的技术方案，采用光伏电池作为单个功率传感器，并且通过测量光伏电池的短路电流判断辐照变化，对于同一块太阳能光伏电池，不同的短路电流会产生不同的I-V曲线，参照图4所示，于是通过测量其短路电流I_SC，我们便能够得到与之相对应的功率输出并判断辐照变化。

作为优选的技术方案，所述单位阵列传感器中每对关联功率传感器用于覆盖正负两个方向，这样的放置形式可以探测到四面八方来云的情况。

作为优选的技术方案，每个单位阵列传感器中的两个相邻功率传感器之间的距离不大于100m。

作为优选的技术方案，两个相邻单位阵列传感器之间的距离不大于100m。