鄒夢(mèng)麗

（塔里木大學(xué) 機(jī)械電氣化工程學(xué)院，新疆 阿拉爾843300）

引言

在清潔能源開(kāi)發(fā)方面，光伏發(fā)電為重要技術(shù)，可以將太陽(yáng)能轉(zhuǎn)化為電能使用。但在將光伏發(fā)電系統(tǒng)產(chǎn)生的電量納入電網(wǎng)時(shí)，將受到輸出功率不穩(wěn)因素的影響，因此還應(yīng)加強(qiáng)光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)分析，為電網(wǎng)調(diào)度和自動(dòng)發(fā)電控制功能實(shí)現(xiàn)提供支撐。

1 光伏發(fā)電功率特性分析

在光伏發(fā)電過(guò)程中，需要結(jié)合系統(tǒng)發(fā)電特性對(duì)功率進(jìn)行預(yù)測(cè)。但實(shí)際光伏發(fā)電將受到氣壓、溫度等各方面因素的影響，因此需要實(shí)現(xiàn)歷史數(shù)據(jù)深入分析，對(duì)其中隱含的規(guī)律進(jìn)行挖掘。通過(guò)建立功率預(yù)測(cè)模型，對(duì)一定時(shí)間內(nèi)光伏發(fā)電功率進(jìn)行科學(xué)預(yù)估，能夠根據(jù)精準(zhǔn)預(yù)測(cè)曲線做好光伏電站運(yùn)行安排，避免大規(guī)模光伏電站并網(wǎng)給電網(wǎng)運(yùn)行帶來(lái)不良影響。實(shí)際在光伏發(fā)電輸出功率分析上，可以按照式（1）計(jì)算：

式中，η 指的是太陽(yáng)能電池轉(zhuǎn)換效率，S 為光伏陣列面積，I 為太陽(yáng)輻射強(qiáng)度，t0則為環(huán)境溫度。在光伏發(fā)電系統(tǒng)運(yùn)行過(guò)程中，S 和η 基本不變，但其他因素將隨著氣候、季節(jié)變化發(fā)生改變，導(dǎo)致發(fā)電輸出功率不斷波動(dòng)。在光伏電站接入電網(wǎng)過(guò)程中，需要制定科學(xué)調(diào)度計(jì)劃。為此，還要對(duì)光伏發(fā)電功率進(jìn)行預(yù)測(cè)，通過(guò)負(fù)荷跟蹤確定1d 內(nèi)光伏發(fā)電功率變化情況。在實(shí)際分析過(guò)程中，對(duì)6h以內(nèi)功率進(jìn)行預(yù)測(cè)，需要利用衛(wèi)星云圖實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理。根據(jù)觀測(cè)得到的地面數(shù)據(jù)、天氣預(yù)報(bào)信息等進(jìn)行綜合預(yù)測(cè)，確定功率瞬變情況[1]。預(yù)測(cè)的時(shí)間分辨率最小將達(dá)到1min，最大不超10min，能夠?yàn)殡娋W(wǎng)狀態(tài)實(shí)時(shí)分析提供依據(jù)，為電網(wǎng)自動(dòng)發(fā)電控制實(shí)現(xiàn)提供支持。而對(duì)6h 以上功率變化進(jìn)行預(yù)測(cè)，可以直接利用天氣預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。在使分析的數(shù)據(jù)量得到減少的同時(shí)，對(duì)氣象等數(shù)據(jù)無(wú)過(guò)高的時(shí)空分辨率要求。在實(shí)際分析過(guò)程中，需要保證預(yù)測(cè)結(jié)果達(dá)到較高精度，以便通過(guò)科學(xué)調(diào)度為電網(wǎng)安全運(yùn)行提供保障。得到的結(jié)果也能為光伏發(fā)電中長(zhǎng)期功率預(yù)測(cè)奠定扎實(shí)基礎(chǔ)，使區(qū)域光資源得到科學(xué)利用。

2 光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)技術(shù)

2.1 功率預(yù)測(cè)算法

對(duì)光伏發(fā)電的功率進(jìn)行預(yù)測(cè)，如果采取傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法完成氣象預(yù)報(bào)、歷史功率數(shù)據(jù)等數(shù)值統(tǒng)計(jì)分析，分析結(jié)果并不精確。根據(jù)氣象和太陽(yáng)輻射強(qiáng)度間的物理映射關(guān)系進(jìn)行預(yù)測(cè)，需要頻繁變換光電轉(zhuǎn)換模型進(jìn)行功率預(yù)測(cè)，難以滿足現(xiàn)實(shí)操作要求。過(guò)去主要按照時(shí)間順序完成樣本數(shù)據(jù)排列，根據(jù)數(shù)據(jù)隱含線性規(guī)律實(shí)現(xiàn)功率預(yù)測(cè)。盡管模型簡(jiǎn)單，但在光伏電站日漸增多的背景下，參數(shù)確認(rèn)日漸困難。為解決這些問(wèn)題，機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等不同算法得以被提出。本文采取灰色預(yù)測(cè)，樣本數(shù)據(jù)來(lái)源于某光伏電站發(fā)電系統(tǒng)，在獲取2015-2017 共3年歷史數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，采用前2年數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，并利用2017年數(shù)據(jù)進(jìn)行模型預(yù)測(cè)驗(yàn)證分析。

2.2 預(yù)測(cè)模型建構(gòu)

針對(duì)預(yù)測(cè)類的問(wèn)題，普遍采用灰色預(yù)測(cè)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。這個(gè)模型相較其他模型來(lái)說(shuō)，基于一定范圍的時(shí)間序列的數(shù)據(jù)變化。研究按時(shí)間累加后關(guān)于數(shù)列變量的波動(dòng)，建立GM（1，1）模型。一般采用一階線性微分方程的解來(lái)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的結(jié)果。

GM 的微分方程：x(1)為經(jīng)過(guò)一次累加生成的數(shù)列；t 為時(shí)間；a 為發(fā)展灰度u 為內(nèi)生控制灰數(shù)

（1）建立一次累加生成數(shù)列，設(shè)原始數(shù)列為

按照以下的方式進(jìn)行累加計(jì)算，重新生成數(shù)列；n 為樣本空間

（2）利用最小二乘法求參數(shù)a，u

參數(shù)辨識(shí)

（3）求出GM（1.1）的模型（4）對(duì)模型的精度的檢驗(yàn)

計(jì)算原始數(shù)列x(0)（i）的均方差S0

計(jì)算殘差數(shù)列的均方差S1

計(jì)算方差比c

計(jì)算小誤差概率

2.3 樣本數(shù)據(jù)分析

為驗(yàn)證模型預(yù)測(cè)效果，需要開(kāi)展數(shù)據(jù)分析。樣本全年總輻射量累計(jì)6008.35MJ/m2，最佳傾角斜面上輻射年累計(jì)功率1623.34kWh/m2，年最大日累計(jì)輻射量33.54MJ/m2，年最小日累計(jì)輻射量1.81MJ/m2。光伏系統(tǒng)額定功率為30MWp。針對(duì)原始數(shù)據(jù)，按時(shí)間進(jìn)行匹配分析后，將異常數(shù)據(jù)剔除，然后進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理。

從圖1 中可以看出，由于2014年的數(shù)據(jù)與歷年數(shù)據(jù)出現(xiàn)了較大差值，對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果造成嚴(yán)重影響，在2017年將達(dá)到4821.5186 萬(wàn)千瓦時(shí)。遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了阿拉爾光伏電站的實(shí)際的發(fā)電量，脫離了實(shí)際的生產(chǎn)生活。因此本文將2014年的數(shù)據(jù)進(jìn)行修正，從而達(dá)到在一般光照資源條件下的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。

2.3 模型的修正

為了對(duì)2014年的數(shù)據(jù)進(jìn)行修正，通過(guò)提取2015年和2016年兩年的相關(guān)數(shù)據(jù)，對(duì)每個(gè)月數(shù)據(jù)分析，剔除不良數(shù)據(jù)，篩選具有一般性質(zhì)的數(shù)據(jù)，得出2015 和2016年的平均年發(fā)電量。同理，計(jì)算2013年和2015年兩年的相關(guān)數(shù)據(jù)，對(duì)每個(gè)月數(shù)據(jù)分析，剔除不良數(shù)據(jù)，篩選代表性數(shù)據(jù)，得出2013 和2015年的平均年發(fā)電量；再將平均年發(fā)電量匯總分析，得出2014年的虛擬年發(fā)電量為3893.74 萬(wàn)千瓦時(shí)，來(lái)替換3058.88 萬(wàn)千瓦時(shí)。通過(guò)數(shù)據(jù)分析得出的新結(jié)果進(jìn)一步代入灰色預(yù)測(cè)模型中，對(duì)2017年光伏電站一期項(xiàng)目的發(fā)電量實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)。

2.4 功率預(yù)測(cè)結(jié)果

本文通過(guò)樣本數(shù)據(jù)選取2013年、2014年（修正后）、2015年、2016年的年發(fā)電量，預(yù)測(cè)2017年的發(fā)電量。阿拉爾光伏電站的數(shù)據(jù)分析可知多年平均發(fā)電量為4140.7萬(wàn)千瓦時(shí)，根據(jù)灰色預(yù)測(cè)模型可以得出預(yù)測(cè)值為：4191.2319 萬(wàn)千瓦時(shí)。

3 結(jié)束語(yǔ)

據(jù)2017年光伏電站一期項(xiàng)目的發(fā)電量數(shù)據(jù)顯示，全年發(fā)電量為4219.21 萬(wàn)千瓦時(shí)，預(yù)測(cè)值與實(shí)際生產(chǎn)生活的數(shù)值較為接近，屬于可接受范圍內(nèi)，可以滿足電網(wǎng)實(shí)時(shí)分析和調(diào)度要求。未來(lái)隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等先進(jìn)技術(shù)的融合運(yùn)用，建構(gòu)的模型可以得到進(jìn)一步完善，達(dá)到更高的光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)精度，使技術(shù)得到推廣應(yīng)用。

圖1 灰色預(yù)測(cè)2017年一期項(xiàng)目發(fā)電量圖

表1 灰色預(yù)測(cè)表

表2 灰色預(yù)測(cè)表（處理后）