李 星,晁 勤,任 娟,李義巖

(1.新疆大學(xué)電氣工程學(xué)院,新疆 烏魯木齊 830047;2.新疆電力科學(xué)研究院,新疆 烏魯木齊 830011)

由于太陽(yáng)能具有清潔環(huán)保、用之不盡的優(yōu)勢(shì),光伏發(fā)電成為一種非常有發(fā)展?jié)摿Φ男履茉?近年來(lái),在我國(guó)政府的政策性大力支持下,光伏發(fā)電發(fā)展速度驚人.尤其在我國(guó)西部地區(qū)如青海、新疆等地,光伏發(fā)電將成為系統(tǒng)的主流電源.在此背景下,光伏發(fā)電相關(guān)關(guān)鍵技術(shù)也成為必須深入研究、亟待解決的新技術(shù)領(lǐng)域.

由于太陽(yáng)能發(fā)電輸出功率受太陽(yáng)光強(qiáng)、環(huán)境溫度等多種氣象因素影響,光伏發(fā)電出力具有很強(qiáng)的隨機(jī)性、波動(dòng)性和間歇性.因此,大規(guī)模光伏發(fā)電并網(wǎng)對(duì)電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行提出了新的挑戰(zhàn),必須通過高精度的功率預(yù)測(cè)技術(shù)解決該問題[1-9].

目前,國(guó)內(nèi)外對(duì)光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)技術(shù)的研究才剛剛起步,預(yù)測(cè)技術(shù)在大型光伏電站的應(yīng)用效果尚不盡理想.建立一種先進(jìn)的、精準(zhǔn)的光伏發(fā)電預(yù)測(cè)模型,將對(duì)提高光伏發(fā)電并網(wǎng)系統(tǒng)運(yùn)行、調(diào)度質(zhì)量具有重要意義.

本文在考慮太陽(yáng)光照強(qiáng)度、環(huán)境溫度的基礎(chǔ)上,首次創(chuàng)新性的提出將光伏組件的清潔度作為功率預(yù)測(cè)模型輸入因子,基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)模型,并通過新疆電力科學(xué)研究光伏發(fā)電系統(tǒng)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù),對(duì)比分析了模型的預(yù)測(cè)精度和造成誤差的原因.分析結(jié)果表明:該光伏發(fā)電預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)精度較高,能夠滿足實(shí)際工程應(yīng)用的要求.

1 B P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

1.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介

BP網(wǎng)絡(luò)是一種按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ?xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò),是目前應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一.通過誤差反向傳播來(lái)不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值,最終使網(wǎng)絡(luò)誤差達(dá)到目標(biāo)范圍.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)包括輸入層、中間層和輸出層,如圖1所示[5-12].

圖1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

1.2 光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)模型

1.2.1 光伏組件清潔度

本文對(duì)光伏組件的清潔程度進(jìn)行量值化描述,用符號(hào)λ表示,取值范圍0~100.當(dāng)光伏組件被灰塵完全覆蓋至有功出力為0時(shí)則清潔度λ為0;當(dāng)光伏組件清潔程度達(dá)到100%有功出力時(shí),λ取值100.λ通過試驗(yàn)確定.

1.2.2 預(yù)測(cè)模型及軟件化

本文采用三層結(jié)構(gòu),輸入因子考慮時(shí)刻、光照度、環(huán)境溫度、光伏組件清潔度.輸出變量為光伏發(fā)電有功出力.基于MATLAB軟件平臺(tái)編制了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型軟件程序.軟件功能界面如圖2所示.程序核心部分如下:

圖2 光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)軟件功能示意

[w1,b1,w2,b2]=initff(ip1,6,'logsig',ot,'purelin');

net=initnw(net,1);

newff(minmax(ip1),[6,1],{'logsig','purelin'},'trainlm');

net,trainParam.epochs=5000;

net.trainParam.goal=1;

[net,tr]=train(net,ip1,ot);

a=sim(net,ip1)

2 算例驗(yàn)證

為驗(yàn)證本文所建立預(yù)測(cè)模型的有效性,以新疆電力科學(xué)研究院光伏發(fā)電系統(tǒng)2012年5月1日、5月3日實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)為樣本.其中,5月2日對(duì)光伏組件進(jìn)行過一次徹底的清洗,清洗后,清潔度由78提高至85.光伏組件清洗前后清潔度曲線見圖3.

圖3 光伏組件清洗前后清潔度曲線

基于MTLAB軟件平臺(tái)編制BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)程序進(jìn)行運(yùn)行仿真.歷史發(fā)電功率、預(yù)測(cè)發(fā)電功率、預(yù)測(cè)日實(shí)測(cè)發(fā)電功率及對(duì)比曲線如圖4~7所示.

圖4 歷史發(fā)電功率曲線

由圖7可知,光伏發(fā)電預(yù)測(cè)功率與預(yù)測(cè)日實(shí)測(cè)功率具有相同的變化趨勢(shì),方均根平均誤差為14.3%,滿足工程應(yīng)用要求.但由于預(yù)測(cè)日突然出現(xiàn)云層遮陰光伏組件而光照度并未出現(xiàn)驟變的情況,故預(yù)測(cè)出力與實(shí)測(cè)出力在個(gè)別采樣點(diǎn)存在時(shí)間延遲特性.

3 結(jié) 論

(1)本文提出的將光伏組件清潔度作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型輸入因子的思想科學(xué)、可行,有助于提高光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)的精度.

圖5 預(yù)測(cè)發(fā)電功率曲線

圖6 預(yù)測(cè)日實(shí)際發(fā)電功率曲線

圖7 預(yù)測(cè)/實(shí)測(cè)功率對(duì)比曲線

(2)本文建立的基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)模型合理、有效,能夠滿足工程應(yīng)用要求.

[1] 陳巒.光伏電站-水電站互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)的仿真研究[J].水力發(fā)電,2010,8(36):81-84.

[2] 陳巒,陳池.基于旋轉(zhuǎn)備用和出力預(yù)測(cè)的風(fēng)電抽水蓄能并網(wǎng)調(diào)