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        農(nóng)業(yè)大棚光伏發(fā)電預(yù)測(cè)的研究

        2020-08-25 00:51:20高華興李建軍楊宇昕任永強(qiáng)
        湖北農(nóng)機(jī)化 2020年12期
        關(guān)鍵詞:電池板大棚發(fā)電

        高華興 李建軍 張 樂(lè) 楊宇昕 任永強(qiáng)

        (1.塔里木大學(xué)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)工程重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,新疆 阿拉爾 843300;2.塔里木大學(xué)機(jī)械電氣化工程學(xué)院,新疆 阿拉爾 843300)

        1 光伏功率的影響因素

        1.1 輻照強(qiáng)度

        無(wú)論是利用半導(dǎo)體p-n結(jié)的光電效應(yīng)太陽(yáng)能電池,還是光電直接轉(zhuǎn)換的太陽(yáng)能電池,都是需要光照輻射強(qiáng)度,前者依靠光照在p-n結(jié)上形成空穴-電子對(duì),形成電場(chǎng),產(chǎn)生電流;后者直接將光照打到光電二極管上,產(chǎn)生電勢(shì)差,形成電流。輻照強(qiáng)度對(duì)電流影響較大,輻照強(qiáng)度跟電流大小成正比,對(duì)電壓幾乎沒(méi)有影響,所以輻照強(qiáng)度跟光伏功率成正比[1]。

        太陽(yáng)輻照強(qiáng)度受很多因素的影響,比如天氣狀況,空氣質(zhì)量,光伏設(shè)備上的灰塵,還有光伏電池板擺放的角度等因素。這些因素通過(guò)影響光照強(qiáng)度大小,進(jìn)而影響光伏發(fā)電功率的大小,在預(yù)測(cè)光伏功率的時(shí)候要考慮到這些因素。光伏上輻照強(qiáng)度受光伏電池板擺放角度的影響,斜面輻照強(qiáng)度公式IA如式(1)所示。

        Iθ=IDθ+Iσθ+IRA

        (1)

        IDθ是傾斜面上太陽(yáng)直射輻照強(qiáng)度,Iσθ是斜面上太陽(yáng)散射輻照強(qiáng)度,IRA是傾斜面上所獲得的地面反射輻照強(qiáng)度[2]。光伏電池板擺放的角度會(huì)影響輻照強(qiáng)度,進(jìn)而影響發(fā)電功率。

        1.2 溫度

        太陽(yáng)能電池目前主要是硅系太陽(yáng)能電池,有單晶硅太陽(yáng)能電池、多晶硅太陽(yáng)能電池、非晶硅太陽(yáng)能電池。溫度主要影響太陽(yáng)能電池的電壓、電流、峰值功率等參數(shù)。光伏電池板的電壓隨溫度的升高而降低,電流是隨溫度升高而升高,太陽(yáng)能的功率隨著溫度升高而降低。溫度對(duì)開(kāi)路電壓的具體影響,在20~45℃時(shí)候,升高1℃單片光伏的電壓降2mV[3];而對(duì)單片光伏電流的影響是每上升1℃電流增加0.03mA,計(jì)算可得,每升高1℃則功率減少0.35%。為使光伏發(fā)電效率得到提高,要是光伏溫度在20℃左右,保證光伏的高效運(yùn)行[4]。

        1.3 陰影

        在大棚環(huán)境中,很有必要考慮陰影的影響,若光伏上有陰影則會(huì)引起光伏發(fā)電效率的大大降低。光伏電池板如果有一個(gè)電池單元被遮擋,發(fā)電效率只有之前的25%[5],由于電池片之間都是串聯(lián)的,每路直流組件的若干組件也是串聯(lián)的,所以遮擋一塊組件,甚至遮擋一塊組件的其中一塊電池片,都會(huì)對(duì)整組組串的功率輸出造成很大的影響。在預(yù)測(cè)中要考慮可能產(chǎn)生的陰影,像電線(xiàn)桿、鳥(niǎo)糞、落葉都會(huì)造成光伏發(fā)電效率的降低[6]。

        1.4 灰塵

        光伏電池板的效率受到沉積在表面灰塵的影響,光伏電池板上的灰塵對(duì)輻照強(qiáng)度和溫度有直接影響,進(jìn)而影響光伏發(fā)電效率,使電池的效率降低,并能使面板表面受到腐蝕,不同地區(qū)的灰塵影響不同。光伏電池板上的灰塵能擋住太陽(yáng)輻射,降低太陽(yáng)的透過(guò)率,造成面板接收到的太陽(yáng)輻射減少,輸出功率也隨之減小,灰塵厚度越大效應(yīng)就越明顯[7]。灰塵所吸收的輻射轉(zhuǎn)換成了熱能使光伏發(fā)電板升溫,灰塵中含有一些腐蝕性的物質(zhì),會(huì)影響到光伏發(fā)電效率。光伏發(fā)電的影響因素互相耦合,在預(yù)測(cè)過(guò)程中要考慮到耦合因素的影響。

        2 光伏發(fā)電預(yù)測(cè)方法

        2.1 直接預(yù)測(cè)法

        直接預(yù)測(cè)法的建模相對(duì)間接預(yù)測(cè)法建模難度要大一些,在不同時(shí)間內(nèi)和不同運(yùn)行條件下,對(duì)應(yīng)關(guān)系可能發(fā)生改變,這種改變可能使預(yù)測(cè)結(jié)果不準(zhǔn)或者嚴(yán)重偏離正常值。光伏直接預(yù)測(cè)就是通過(guò)歷史的光照強(qiáng)度,天氣溫度來(lái)預(yù)測(cè)今后的光伏發(fā)電量,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是直接預(yù)測(cè),通過(guò)對(duì)歷史天氣狀況的訓(xùn)練來(lái)預(yù)測(cè)今后光伏發(fā)電量。

        2.1.1 統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)法

        數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)法首先要進(jìn)行大量光伏發(fā)電歷史數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì),找出各時(shí)段光伏發(fā)電的規(guī)律,根據(jù)規(guī)律做出相應(yīng)光伏發(fā)電預(yù)測(cè),目前常見(jiàn)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)模型有:灰色理論預(yù)測(cè)模型、多元線(xiàn)性回歸預(yù)測(cè)模型、時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型等?;疑碚擃A(yù)測(cè)模型不需要完整的信息,具體的影響因素不需要明確,因素之間的互相的影響不需要明確,系統(tǒng)的作用原理不需要完全明白,灰色理論預(yù)測(cè)模型提供了一種不需要太多信息的預(yù)測(cè)方法。多元回歸預(yù)測(cè)模型,是把影響光伏發(fā)電量的多個(gè)因素及之間的相互作用同時(shí)考慮,來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)發(fā)電量,上文中第一章提到的所有影響因素都可以被多元回歸方程所用,作為回歸方程的輸入,短期預(yù)測(cè)效果較好。時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型通過(guò)歷史數(shù)據(jù)對(duì)未來(lái)做出判斷的數(shù)學(xué)模型,在光伏發(fā)電預(yù)測(cè)中將一段時(shí)間的發(fā)電量作為一個(gè)隨機(jī)變量,最后通過(guò)數(shù)據(jù)處理擬合曲線(xiàn),建立預(yù)測(cè)模型。

        2.1.2 人工智能預(yù)測(cè)法

        人工智能算法快速發(fā)展,在光伏發(fā)電預(yù)測(cè)中的應(yīng)用成為主流,人工智能算法主要包括人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度信念神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)、邏輯學(xué)習(xí)機(jī)、多分類(lèi)決策森林等方法。人工智能預(yù)測(cè)方法,模仿神經(jīng)元的工作原理,將大量神經(jīng)元聯(lián)結(jié)進(jìn)行運(yùn)算,通過(guò)不斷地學(xué)習(xí),訓(xùn)練,找到無(wú)限逼近基于歷史數(shù)據(jù)的函數(shù),在光伏發(fā)電領(lǐng)域中,使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以得到很好的預(yù)測(cè)結(jié)果。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是將數(shù)據(jù)一層一層傳遞,沒(méi)有反饋,反饋神經(jīng)網(wǎng)路與前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最大的不同就是反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各個(gè)神經(jīng)元之間互相聯(lián)系,都可以作為輸入輸出。

        文獻(xiàn)介紹了一種基于大數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)方法,通過(guò)理清各種不同因素的重要程度,建立多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)光伏發(fā)電量。文獻(xiàn)介紹了支持向量機(jī),是一種自學(xué)習(xí)的模型,原則是使結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化,具有很好的適應(yīng)性。文獻(xiàn)介紹了光伏數(shù)據(jù)中有高頻和低頻信號(hào),利用小波分解技術(shù)把高低頻信號(hào)分開(kāi)計(jì)算,使預(yù)測(cè)值更精確。

        2.2 間接預(yù)測(cè)法

        間接預(yù)測(cè)方法相對(duì)于直接預(yù)測(cè)法,預(yù)測(cè)方法較為復(fù)雜,是指不需要大量的光伏歷史數(shù)據(jù),根據(jù)天氣預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)的方法,在預(yù)測(cè)精確度方面,間接預(yù)測(cè)要好于直接預(yù)測(cè),并減少了大量光伏數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)。間接預(yù)測(cè)可以根據(jù)當(dāng)?shù)貙?shí)時(shí)天氣預(yù)報(bào)信息,衛(wèi)星云圖、歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)下個(gè)時(shí)間段的光伏量,達(dá)到預(yù)測(cè)的目的。文獻(xiàn)介紹了基于數(shù)值天氣預(yù)報(bào)預(yù)測(cè)的方法,能有效地根據(jù)季節(jié)進(jìn)行預(yù)測(cè)。文獻(xiàn)介紹了在數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確、不全面時(shí),提出了將數(shù)據(jù)分為陰晴2類(lèi),然后找到相似的數(shù)據(jù),進(jìn)行分析預(yù)測(cè)。

        2.3 組合預(yù)測(cè)法

        組合預(yù)測(cè)法是把多種預(yù)測(cè)方法結(jié)合在一起,文獻(xiàn)介紹了基于自適應(yīng)Kmeans和 LSTM的光伏預(yù)測(cè),根據(jù)短期發(fā)電的特點(diǎn),選取相適應(yīng)的預(yù)測(cè)方法,然后再在LSTM上進(jìn)行光伏發(fā)電預(yù)測(cè),文獻(xiàn)介紹了基于特征挖掘的 indRNN的光伏預(yù)測(cè),首先根據(jù)環(huán)境特征與光伏發(fā)電量的關(guān)系,找出相應(yīng)的特征,再進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)。各種預(yù)測(cè)方法的組合,取長(zhǎng)補(bǔ)短,預(yù)測(cè)精度大幅提升,但是計(jì)算的復(fù)雜度也將會(huì)提升。在這里規(guī)定超短期預(yù)測(cè)時(shí)長(zhǎng)4h以?xún)?nèi),短期預(yù)測(cè)時(shí)長(zhǎng)在72h之內(nèi),中期時(shí)長(zhǎng)為1月~1年。以上各種預(yù)測(cè)方法的總結(jié)如表1所示。

        3 未來(lái)研究展望

        隨著對(duì)環(huán)境的重視,將會(huì)加快尋找綠色能源的腳步,太陽(yáng)能具有綠色、環(huán)保的特點(diǎn),無(wú)疑將會(huì)受到越來(lái)越重視。在大棚中應(yīng)用光伏,符合生態(tài)農(nóng)業(yè)觀念,是一種發(fā)展趨勢(shì)。光伏只能白天發(fā)電,如何使白天所產(chǎn)生的電能持續(xù)、高效地轉(zhuǎn)化為大棚用電,就要進(jìn)行光伏的預(yù)測(cè)。在預(yù)測(cè)過(guò)程中,常常面臨預(yù)測(cè)難度與精度不能統(tǒng)一的矛盾,根據(jù)大棚的環(huán)境選擇出最優(yōu)的預(yù)測(cè)方法,就會(huì)是未來(lái)研究的重點(diǎn)。

        表1 光伏發(fā)電預(yù)測(cè)方法分析

        (1)近年來(lái),大數(shù)據(jù)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)的蓬勃發(fā)展,光伏預(yù)測(cè)技術(shù)的預(yù)測(cè)精度一步步提高,但是預(yù)測(cè)過(guò)程中運(yùn)算復(fù)雜度和運(yùn)算量大幅提升。大棚環(huán)境中,未來(lái)隨著計(jì)算機(jī)運(yùn)算速度的提升,大棚中運(yùn)用人工智能預(yù)測(cè)的方法將會(huì)越來(lái)越普及。未來(lái)根據(jù)大棚實(shí)際情況建立不同復(fù)雜度預(yù)測(cè)模型將會(huì)是一個(gè)重要研究方向。

        (2)組合式預(yù)測(cè)的優(yōu)越性逐漸凸顯,能進(jìn)行靈活地組合,達(dá)到靈活預(yù)測(cè)的結(jié)果。組合式預(yù)測(cè)能根據(jù)光伏預(yù)測(cè)環(huán)境進(jìn)行組合,在大棚環(huán)境中,將會(huì)根據(jù)不同地區(qū)的不同情況進(jìn)行預(yù)測(cè),組合預(yù)測(cè)在大棚環(huán)境中滿(mǎn)足了預(yù)測(cè)精度的需要,但也存在運(yùn)算量的問(wèn)題。未來(lái)預(yù)測(cè)模型的優(yōu)化和簡(jiǎn)化將成為一個(gè)研究重點(diǎn)。

        (3)超短期預(yù)測(cè)在大棚光伏預(yù)測(cè)中會(huì)普及,這是由大棚特點(diǎn)和大棚用電策略所決定的,如何減少儲(chǔ)蓄電池的充放電次數(shù),在陰天霧霾天等光照不足的情況下,快速預(yù)測(cè)將會(huì)減少非必須用電,超短期預(yù)測(cè)將會(huì)使大棚用電快速反應(yīng),未來(lái)在大棚中超短期預(yù)測(cè)將會(huì)重點(diǎn)研究。

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