[发明专利]基于斜面辐射修正的光伏发电功率预测方法及装置

说明书

本发明公开了基于斜面辐射修正的光伏发电功率预测方法及装置，利用光谱响应修正、太阳光入射角修正和积灰系数修正三种方法搭建斜面辐射修正模型，并在原光伏发电功率预测模型的基础上增加斜面辐射修正模型，建立修正光伏发电功率预测模型，由此不仅能预测出光伏发电功率，且其预测精度更高。本发明为提高光伏发电功率预测的精度，在分析大气质量、太阳光入射角变化和表面积灰对光伏阵列实际吸收并转换太阳辐射影响的基础上，综合考虑光谱响应修正函数、太阳光入射角修正函数和积灰修正系数建立斜面辐射修正模型，并提出基于斜面辐射修正的光伏发电功率预测方法，具有更高的预测精度，能更准确地预测不同天气类型的发电功率。

技术领域

本发明涉及光伏发电功率预测的技术领域，尤其涉及基于斜面辐射修正的光伏发电功率预测方法及装置。

背景技术

光伏输出功率与斜面辐射强度紧密相关，而决定斜面辐射强度的主要因素是地球水平面辐射强度及辐射转换过程中的辐射损失程度。若要准确预测光伏发电功率，必须分析影响这两者的主要因素。

针对新建光伏电站，传统上的光伏发电功率预测采用物理原理的预测模型，通过典型直散分离模型来进行光伏功率预测，其预测准确性较低。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明的目的在于提供基于斜面辐射修正的光伏发电功率预测方法及装置，旨在解决现有光伏发电功率物理预测模型的准确性不够高的问题。

本发明的目的采用以下技术方案实现：

一种基于斜面辐射修正的光伏发电功率预测方法，包括：

光谱修正步骤，在斜面辐射计算中对光谱响应进行修正，建立光谱响应修正方法模型；

入射修正步骤，在斜面辐射计算中对太阳光入射角进行修正，建立太阳光入射角修正方法模型；

积灰修正步骤，在斜面辐射计算中对光伏组件表面积积灰系数进行修正，建立积灰系数修正方法模型；

整合步骤，在斜面辐射计算中引入光谱响应修正方法模型、太阳光入射角修正方法模型、积灰系数修正方法模型，建立斜面辐射修正模型以计算光伏阵列实际吸收并转换的太阳辐射；

预测步骤，在原光伏发电功率预测模型的基础上增加斜面辐射修正模型，建立修正光伏发电功率预测模型，用于进行光伏发电功率预测。

在上述实施例的基础上，优选的，所述光谱修正步骤，具体为：

在斜面辐射计算中引入电池光谱失配参数M：

式中，λ为波长；E(λ)为光谱辐照度；R_t(λ)为光伏电池光谱响应；E_o(λ)为参考光谱辐照度；R_r(λ)为参考电池光谱响应；λ₁～λ₄为积分区间，与电池光谱响应波长区间相关；

利用不同电池类型的光谱响应值测定电池光谱失配参数，并利用回归分析确定光谱响应修正函数f₁(AM_a))为：

f₁(AM_a)＝a₀+a₁·AM_a+a₂·AM_a²+a₃·AM_a³+a₄·AM_a⁴；

式中，AMa为大气质量系数；a₀～a₄为回归系数，与光伏电池类型有关；