曹煜祺，張立梅

(1.河北農(nóng)業(yè)大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院，河北 保定 071000； 2.河北農(nóng)業(yè)大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，河北 保定 071000)

光伏發(fā)電功率預(yù)測方法綜述

曹煜祺1，張立梅2

(1.河北農(nóng)業(yè)大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院，河北 保定 071000； 2.河北農(nóng)業(yè)大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，河北 保定 071000)

隨著光伏大規(guī)模接入電網(wǎng)，其帶來的時變性、波動性及隨機(jī)性將對電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行帶來巨大的沖擊。光伏功率預(yù)測技術(shù)是提高光伏并網(wǎng)質(zhì)量、優(yōu)化電網(wǎng)調(diào)度、保證電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行的基礎(chǔ)技術(shù)。文中首先對光伏輸出的主要影響因素進(jìn)行了闡述，隨后對數(shù)據(jù)的選擇與處理進(jìn)行了討論，歸納了光伏功率預(yù)測方法，最后總結(jié)了預(yù)測結(jié)果的評價標(biāo)準(zhǔn)。

光伏發(fā)電；功率預(yù)測；預(yù)測方法；評價標(biāo)準(zhǔn)

目前，人類正遭遇著世界范圍內(nèi)的能源危機(jī)，全球不可再生能源存儲量不容樂觀。據(jù)英國bp石油公司統(tǒng)計分析，照2016年水平，全球煤炭儲量將能滿足人類153年的生產(chǎn)，石油為50.6年，而天然氣約為52.5年[1]。面對如此嚴(yán)峻的形勢，可再生能源越發(fā)地受到了國內(nèi)外的關(guān)注。而太陽能，作為一種典型的可再生能源，由于其具有充分的清潔性與安全性也成為了人們關(guān)注和研究的熱點。自2002年，光伏發(fā)電已經(jīng)成為了發(fā)展最快的能源技術(shù)，每年以48%的增幅滿足人們的能源需求[2]。近年來，我國光伏產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速，至2016年年底，我國全年新裝機(jī)容量達(dá)到了34.54 GW，新增和累計裝機(jī)容量均為全球第一[3]。

由于光伏輸出表現(xiàn)出的時變性、波動性和隨機(jī)性的特點，當(dāng)大規(guī)模光伏發(fā)電系統(tǒng)并入電網(wǎng)時，其將對電網(wǎng)的穩(wěn)定安全運(yùn)行帶來巨大的沖擊，大大增加了電網(wǎng)調(diào)度的難度[4]。因此，光伏發(fā)電功率的準(zhǔn)確預(yù)測對于保證電網(wǎng)的安全調(diào)度具有重要意義。本文首先介紹光伏功率輸出的影響因素，隨后介紹輸入數(shù)據(jù)的選擇與預(yù)處理，著重論述功率預(yù)測方法，最后總結(jié)光伏功率預(yù)測評價標(biāo)準(zhǔn)。

1 光伏功率輸出的主要影響因素

太陽能電池板由于依靠太陽能運(yùn)行，其工作狀態(tài)也受多重因素影響。如：光伏系統(tǒng)所處的經(jīng)緯度、場地地形條件等地理因素，季節(jié)、天氣狀況等環(huán)境因素，系統(tǒng)中光電轉(zhuǎn)換裝置的精度效率以及光伏陣列電池板的清潔運(yùn)營維護(hù)，等等[5]。

1.1 太陽輻照強(qiáng)度

太陽輻射強(qiáng)度大小受地形、經(jīng)緯度、天氣狀況等因素影響，直接影響著光伏功率輸出，相關(guān)關(guān)系見式(1)：

P=rNSη

(1)

式中：N表示光伏陣列的數(shù)目；S表示單位光伏陣列的面積；r為光伏陣列上接受的太陽輻照度；η為光電轉(zhuǎn)換效率[6]。

1.2 電池模塊的溫度

電池模塊只能將約小于20%的太陽能轉(zhuǎn)化成電能。因此當(dāng)環(huán)境溫度過高、太陽輻射過強(qiáng)時會造成電池的過熱。電池模塊溫度高于25℃時將會影響電池工作效率。由于光電轉(zhuǎn)換效率的下降，功率將以0.35%/℃的幅度下降[7]。

1.3 云層

大氣中的云層能夠?qū)μ栞椪斩犬a(chǎn)生直接影響，其對太陽短波輻射的直接反射會導(dǎo)致太陽輻射的下降[8]。當(dāng)云層快速運(yùn)動時，短短幾秒就可以對一個點上的太陽輻射造成超過60%的變化[9]。

1.4 大氣濕度

濕度過高即意味著大氣中的水汽過多，對太陽輻射的削弱作用也更加明顯。光伏輸出與大氣濕度呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系。

1.5 陣列的清潔維護(hù)

光伏陣列電池板上的積灰、積雪、污濁物等長期堆積會影響光伏發(fā)電量。長期運(yùn)行會造成局部發(fā)熱，出現(xiàn)熱斑效應(yīng)[10]。

2 模型輸入數(shù)據(jù)的選擇

影響光伏輸出的因素眾多且相互作用的機(jī)理十分復(fù)雜。然而，在構(gòu)建模型進(jìn)行功率預(yù)測時要考慮模型的復(fù)雜度，有必要篩選出對輸出影響較大的幾組輸入數(shù)據(jù)，對模型進(jìn)行精簡。

2.1 數(shù)據(jù)的預(yù)處理

首先要對殘缺數(shù)據(jù)、極端數(shù)據(jù)、錯誤數(shù)據(jù)進(jìn)行剔除，然后按3∶1的比例將原始數(shù)據(jù)拆分成訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)。另外，由于原始數(shù)據(jù)數(shù)量級的差異及單位的不同，須對數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理。

2.2 影響因素的選擇

通過對眾多因素的重要性進(jìn)行分析，確定作為輸入的影響因素數(shù)據(jù)。運(yùn)用線性回歸、支持向量機(jī)法等方法，通過最小化預(yù)測值與實際值的均方根誤差來進(jìn)行重要性分析。對于誤差的確定可以運(yùn)用k重交叉驗證機(jī)制，將樣本數(shù)據(jù)隨意的、等大小的分成k組，取出(k-1)組作為訓(xùn)練組，剩余1組作為驗證，得出誤差。重復(fù)進(jìn)行k次，使得每一組均進(jìn)行過驗證。

2.3 參數(shù)的具體選擇

當(dāng)選定了一種影響因素作為輸入數(shù)據(jù)，這也是一個龐大的數(shù)據(jù)庫，需要對其中的數(shù)據(jù)進(jìn)行選擇。以溫度為例，原始?xì)庀髷?shù)據(jù)中包括一天中的最高溫度、最低溫度以及平均溫度，這三種溫度分別作為輸入數(shù)據(jù)時，功率實際值與預(yù)測值的均方根誤差是不同的，體現(xiàn)了不同輸入選擇對模型預(yù)測精度的影響?？衫蒙窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)法、支持向量機(jī)法、k鄰近算法、多重線性回歸算法等方法進(jìn)行具體輸入?yún)?shù)的選擇。

3 光伏發(fā)電功率預(yù)測方法分類

光伏發(fā)電功率預(yù)測方法有許多，也有許多不同的分類方式，具體分類如圖1所示。

3.1 按照時間尺度分類

根據(jù)提前預(yù)測時間長短，分為：中長期預(yù)測、短期預(yù)測和超短期預(yù)測。中長期預(yù)測一般預(yù)測期間為幾個月～1年，主要作用為電網(wǎng)的規(guī)劃及安全運(yùn)行。短期預(yù)測一般為1 d～2 d，超短期預(yù)測一般為0.5 h～6 h。短期預(yù)測對電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行起著至關(guān)重要的作用。

3.2 按照對歷史數(shù)據(jù)的需求分類

將預(yù)測方法按對于歷史數(shù)據(jù)的需求量劃分，可分為:物理模型法、統(tǒng)計方法和學(xué)習(xí)法[11-12]。

3.2.1 物理模型法

通過光伏發(fā)電系統(tǒng)的地形位置信息建立太陽位置模型，與天氣預(yù)報數(shù)據(jù)結(jié)合得到太陽輻照度數(shù)據(jù)，再通過構(gòu)建光伏電池及逆變器模型來預(yù)測光伏輸出功率。物理模型法不需要電站歷史運(yùn)營數(shù)據(jù)，直接投產(chǎn)就可預(yù)測[13]。

3.2.2 統(tǒng)計方法

運(yùn)用統(tǒng)計方法，通過分析獲得預(yù)測模型，輸入變量與被預(yù)測值之間的關(guān)系。利用光伏發(fā)電的歷史數(shù)據(jù)與相關(guān)因素數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計分析[14-15]。常用的統(tǒng)計預(yù)測方法有季節(jié)性分析、自回歸移動平均算法(ARMA)、自回歸積分移動平均算法(ARIMA)、多次回歸分析、指數(shù)平滑算法等[16]。

3.2.3 學(xué)習(xí)機(jī)方法

學(xué)習(xí)機(jī)方法主要包括：模糊推理系統(tǒng)、遺傳算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)(SVM)，等等。

支持向量機(jī)法是一種基于結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化原則的新型機(jī)器學(xué)習(xí)方法。支持向量機(jī)法最初由Vapnik等人提出，研究分類問題，后拓展至回歸問題領(lǐng)域的研究(SVR)，可很好的研究光伏發(fā)電功率問題[17-18]。

圖1 光伏預(yù)測方法分類Fig.1 Classification of PV prediction methods

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)是光伏功率預(yù)測的有力工具，具有大規(guī)模數(shù)據(jù)處理、自適應(yīng)學(xué)習(xí)、容錯性強(qiáng)等特點。網(wǎng)絡(luò)主要包括三層：輸入層、隱含層與輸出層，各層之間通過權(quán)重連接。將輻照度等相關(guān)因素作為輸入，以光伏發(fā)電系統(tǒng)歷史發(fā)電量作為輸出數(shù)據(jù)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)可以進(jìn)行光伏功率預(yù)測。

4 評估指標(biāo)

光伏發(fā)電模型預(yù)測結(jié)果與實際值不可避免的存在著一定誤差，誤差不斷減小是研究的追求所在，對誤差的科學(xué)評估也顯得尤為重要。誤差的評估主要采用以下3種方法：

(2)

(3)

(4)

其中：N為樣本數(shù)量；Pmj為目標(biāo)值；Pcj為預(yù)測值。

5 結(jié)語

光伏發(fā)電對于能源的可持續(xù)利用具有重要意義，然而由于太陽輻照度、氣象因子等不確定性因素造成系統(tǒng)本身具有時變性、波動性及隨機(jī)性等特點，當(dāng)光伏發(fā)電系統(tǒng)大規(guī)模接入電網(wǎng)時，這種不確定性因素會對電網(wǎng)帶來巨大的沖擊。因此，光伏發(fā)電功率的準(zhǔn)確預(yù)測對于電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行具有重要意義。

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Areviewofthephotovoltaicpowerpredictionmethods

CAO Yu-qi1, ZHANG Li-mei2

(1.College of Mechanical and Electrical Engineering, Agricultural University of Hebei, Baoding 071000, China; 2.College of Information and Science and Technology, Agricultural University of Hebei, Baoding 071000, China)

With the growing scale of photovoltaic (PV) power generation system connected to the grid, its time variability, volatility and randomness will bring huge impact to the grid. The technique of photovoltaic power prediction is the foundation of improving PV grid-connected quality, optimizing dispatch system and ensuring a safe and stable running of the grid. This paper expounded the main affecting factors of the PV output and then discussed the methods of data selection, summarized the PV power prediction methods. At the end of this paper, a conclusion of the evaluation criteria is proposed.

PV power generation; Power prediction; Prediction method; Evaluation criteria

TM615

A

1674-8646(2017)21-0031-03

2017-09-22

曹煜祺(1997-)，女，河北農(nóng)業(yè)大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院本科在讀學(xué)生。