[发明专利]一种光伏电站光功率预测及发电量预测的方法

摘要

本发明涉及一种光伏电站光功率预测及发电量预测的方法，属于发配电技术领域。其特征在于就地数据的采集→与历史数据进行对比→产生预测结果，本发明的精确度为预测结果和实际结果的年平均误差不超过5％，它可以进行短时预测、日预测、周预测、月预测和年预测，电网调度可以根据预测合理安排一定周期内光伏电站和常规电站的开机方式和运行方式，使电网能够进行稳定运行，提高光伏电站发电量，为规模化、大容量的光伏电站的建立提供技术依据和理论指导，同时确保光伏电站安全高效地运行，促进国家新能源战略的顺利实施。

主权项

一种光伏电站光功率预测及发电量预测的方法，其特征在于就地数据的采集→与历史数据进行对比→产生预测结果，其中就地数据的采集就是根据影响光伏发电关键影响因素，进行在线监测数据，采集区域内全年总辐射、净辐射、散射辐射、直接辐射和反射辐射，气温、风速、气压、降水等气象数据，使用传感器对光伏电站组件数据进行监测，包括电站投运时实测的各电气参数和投运后实时组件运行电气参数及运行期间影响发电量的组件热流参数，所采集的各参数在计算机内自动生成分类数据库，积累历史数据，形成历史曲线；与历史数据进行对比就是利用BP神经网络算法和使用BP建立光伏发电站数学模型，对当前区域内总辐射、净辐射、散射辐射、直接辐射和反射辐射，气温、风速、气压、降水等气象数据和光伏电站投运后实时组件运行电气参数及运行期间影响发电量的组件热流参数，与历史数据、历史曲线进行对比；产生预测结果就是由BP神经网络算法、光资源分析的经验修正公式、环境影响因素权重公式等建立数学模型，编写的分析程序进行数据处理，综合分析各输入层参数，结合光资源分析和历史数据分析对比，选择组件输出为光功率预测数据，选择并网点电能计量为发电量(上网电量)预测的数据，对比历史数据和近期环境数据，预测短期后一日、后一周、后一月及长期一年的光功率及发电量预测值，并以一定周期的预测曲线形式产生预测结果。