劉 略

(無錫英臻科技有限公司，無錫 214135)

0 引言

太陽能作為一種清潔能源，近年來持續(xù)受到政府和社會的青睞。中國光伏產(chǎn)業(yè)在經(jīng)歷了一輪快速發(fā)展后，不可避免地進(jìn)入了產(chǎn)能增加預(yù)期與需求增加預(yù)期的相對過剩狀態(tài)。由于集中式光伏發(fā)電對于場地的要求較高，在過去的幾年中，國家政策對分布式光伏發(fā)電始終持支持態(tài)度：在國家能源局2012年發(fā)布的《太陽能發(fā)電發(fā)展“十二五”規(guī)劃》[1]中，計劃到2015年底可實(shí)現(xiàn)1000萬kW的分布式光伏發(fā)電裝機(jī)容量；在國家能源局2016年發(fā)布的《太陽能發(fā)展“十三五”規(guī)劃》[2]中，更是提出了大力推進(jìn)屋頂分布式光伏發(fā)電的重點(diǎn)任務(wù)目標(biāo)，目標(biāo)裝機(jī)容量較“十二五”規(guī)劃的目標(biāo)裝機(jī)容量提高了135%。

分布式光伏電站在建設(shè)和使用期間，存在以下幾方面的優(yōu)點(diǎn)[4]：

1)場地利用率高。分布式光伏電站不需要利用大面積的集中土地進(jìn)行場站布置，當(dāng)前分布式光伏電站較為常用的場站布置方式是建設(shè)在廠房或農(nóng)戶自建房的屋頂。

2)配套設(shè)施簡單。單個分布式光伏電站的建設(shè)規(guī)模往往較小，以戶用分布式光伏電站為例，通常單個電站的建設(shè)規(guī)模不會超過50 kW，因此僅需要配置1臺逆變器，且電站的建設(shè)周期不會超過3天。

3)負(fù)載側(cè)較為靈活。相較于集中式光伏電站，分布式光伏電站通常更接近電力負(fù)載側(cè)，除了可以有效避免電網(wǎng)輸送的成本及損耗外，還可以更便捷的進(jìn)行智能電網(wǎng)或微電網(wǎng)的改造，比如光儲一體化改造等。

同樣，分布式光伏電站也存在以下幾方面的缺點(diǎn)：

1)設(shè)備分散，運(yùn)維難度大。相對于集中式光伏電站，相同裝機(jī)容量的分布式光伏電站的設(shè)備分布的地理位置范圍更廣，增加了運(yùn)維人員的調(diào)度難度。

2)管理難度大。由于分布式光伏電站中每個場區(qū)之間存在一定距離，不同場區(qū)所處位置的光照資源、氣候環(huán)境均存在一定偏差，這會導(dǎo)致分布式光伏電站運(yùn)行質(zhì)量的監(jiān)控存在較大難度。

現(xiàn)階段，隨著光伏產(chǎn)業(yè)的發(fā)展不斷成熟，分布式光伏發(fā)電的商業(yè)模式也逐漸走上正軌。越來越多的分布式光伏電站從原有的自建模式，即“自發(fā)自用，余電上網(wǎng)”的方式，轉(zhuǎn)變?yōu)榻鹑跈C(jī)構(gòu)租賃屋頂進(jìn)行電站建設(shè)等其他模式[3]。在這種商業(yè)模式下，投資方需要實(shí)時評估分布式光伏電站的發(fā)電情況，并對其未來的發(fā)電能力進(jìn)行預(yù)測，以保證分布式光伏電站有足夠的發(fā)電能力來完成資金回收。資產(chǎn)管理方面的分析需求越來越多，使此前很多不受重視的數(shù)據(jù)日益受到重視。

電站安裝方位角作為分布式光伏電站建模時的重要數(shù)據(jù)之一，其準(zhǔn)確性與電站運(yùn)行分析結(jié)果的可靠性息息相關(guān)?，F(xiàn)階段，分布式光伏電站安裝方位角的主流測量方法主要包括現(xiàn)場測量方法和衛(wèi)星圖像標(biāo)注方法?，F(xiàn)場測量方法的優(yōu)點(diǎn)在于可快速、實(shí)時得到電站安裝方位角的測量結(jié)果，但由于分布式光伏電站通常不會配備高精度的角度測量設(shè)備，因此該方法測量得到的電站安裝方位角數(shù)值往往存在±10°～±15°的測量誤差。衛(wèi)星圖像標(biāo)注方法是現(xiàn)階段準(zhǔn)確度最高的測量方式，但由于衛(wèi)星圖像的限制，通常要在分布式光伏電站建設(shè)完成后6～12個月甚至更長時間才能得到對應(yīng)電站的衛(wèi)星圖像，因此時效性較差，不能滿足分析需求。

因此，本文提出一種基于BFGS算法及蒙特卡羅法的分布式光伏電站安裝方位角識別方法，通過對分布式光伏電站的運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，在應(yīng)用蒙特卡羅法的基礎(chǔ)上對分布式光伏電站安裝方位角進(jìn)行識別，采用BFGS算法不斷對分布式光伏電站運(yùn)行數(shù)據(jù)曲線進(jìn)行逼近，以不斷優(yōu)化電站安裝方位角識別方法，從而實(shí)現(xiàn)對分布式光伏電站真實(shí)安裝方位角的準(zhǔn)確識別。

1 電站安裝方位角介紹

光伏電站的主要靜態(tài)數(shù)據(jù)包括以下幾個部分：

1)電站裝機(jī)容量。其是指光伏電站內(nèi)所有光伏組件的額定功率之和，通常表明了該光伏電站的發(fā)電能力。

2)電站位置。即光伏電站所在地的地理位置，通常使用經(jīng)緯度進(jìn)行表征。

3)電站安裝條件。電站安裝條件包括電站安裝方位角及光伏組件安裝傾角。電站安裝方位角指光伏電站內(nèi)光伏組件正面的朝向，朝向?yàn)檎睍r取0°，朝向?yàn)檎蠒r取180°；方位角角度順時針方向?yàn)樵黾樱鏁r針方向?yàn)闇p少。光伏組件安裝傾角指光伏電站內(nèi)光伏組件正面與水平面之間的夾角，當(dāng)光伏組件水平放置時，光伏組件安裝傾角為0°。分布式光伏電站內(nèi)由于光伏組件相對較少，因此所有光伏組件會按照統(tǒng)一的安裝條件來安裝；集中式光伏電站內(nèi)由于設(shè)備較多，通常以光伏組串為單位，即若干相同安裝條件的光伏組件串聯(lián)成光伏組串，而不同光伏組串之間的安裝條件可能不一致。

以電站安裝方位角為175°、光伏組件安裝傾角為28°為例，此時光伏組件的位置狀態(tài)示意圖如圖1所示。

圖1 電站安裝方位角為175°、光伏組件安裝傾角為28°時的光伏組件位置狀態(tài)示意圖Fig. 1 Diagram of PV module position state when installation azimuth angle of power station is 175° and installation inclination angle of PV module is 28°

不準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)信息會對評估光伏電站發(fā)電能力產(chǎn)生極大影響，以電站安裝方位角為例。建設(shè)于北半球某地區(qū)的分布式光伏電站，其地理位置為35°N、118°E，光伏組件安裝傾角為25°，原則上建設(shè)于北半球的分布式光伏電站設(shè)計的最佳電站安裝方位角應(yīng)為180°。分析實(shí)際電站安裝方位角和設(shè)計電站安裝方位角之間的偏差對光伏組件傾斜面接收的太陽輻照度的影響，具體如圖2所示。圖中：橫坐標(biāo)為標(biāo)準(zhǔn)化后的時間，以日出時刻記為0，每5 min增加1，以此類推。

圖2 電站安裝方位角偏差對光伏組件傾斜面接收的太陽輻照度的影響Fig. 2 Influence of installation azimuth angle deviation of power station on solar irradiance received by inclined plane of PV module

從圖2可以看出：該分布式光伏電站的電站安裝方位角偏差為20°時，會帶來約3%的最大太陽輻照度偏差，以及近1 h的最大太陽輻照度時刻偏差。因此，不準(zhǔn)確的電站安裝方位角信息會對光伏電站發(fā)電能力的評估結(jié)果產(chǎn)生極大影響。

2 假設(shè)條件與識別方法計算流程

本文提出的基于BFGS算法及蒙特卡羅法的分布式光伏電站安裝方位角識別方法的具體步驟為：選擇某分布式光伏電站中若干數(shù)量的晴天下的運(yùn)行數(shù)據(jù)(比如日直流功率曲線)，通過蒙特卡羅法生成大量的理論太陽輻照度曲線，結(jié)合BFGS算法對分布式光伏電站的運(yùn)行數(shù)據(jù)曲線進(jìn)行逼近，最終得出最接近該分布式光伏電站實(shí)際情況的電站安裝方位角的值。

2.1 晴天的定義

在無其他影響因素(比如陰影遮擋、故障等)的情況下，天氣晴朗時，分布式光伏電站的日直流功率曲線形狀與日太陽輻照度曲線形狀基本一致。當(dāng)天氣不晴朗時，空氣中的云層會對到達(dá)地面的太陽輻照度曲線產(chǎn)生影響，云層越多，太陽輻照度曲線的波動越大。因此，為了得到更好的逼近效果，應(yīng)選擇天氣較為晴朗時，即太陽輻照度曲線較為完整時的分布式光伏電站日直流功率曲線運(yùn)行數(shù)據(jù)。

本電站安裝方位角識別方法中，采用晴空指數(shù)KT對天氣的晴朗程度進(jìn)行表征[5]。晴空指數(shù)是指入射在水平面上的太陽總輻照度(GHI)除以入射在大氣層頂太陽輻照度的值，即晴空指數(shù)是大氣層頂太陽輻照度到達(dá)地球表面的比例。晴空指數(shù)與天氣晴朗程度的關(guān)系示意圖如圖3所示。

圖3 晴空指數(shù)與天氣晴朗程度的關(guān)系示意圖Fig. 3 Schematic diagram of relationship between clearness index and degree of sunny weather

從圖3可以看出：晴空指數(shù)越高，天氣晴朗程度越高。

2.2 直流功率與理論太陽輻照度曲線的關(guān)系

光伏電站的發(fā)電方式是將照射到光伏組件表面的短波太陽輻照度轉(zhuǎn)換成電能的過程，對于其每個發(fā)電時刻，存在以下關(guān)系：

式中：P為每個發(fā)電時刻光伏組件的直流功率；η為光伏組件的光電轉(zhuǎn)換效率；PR為分布式光伏電站的運(yùn)行效率，即考慮除光伏組件光電轉(zhuǎn)換效率外的系統(tǒng)損失(比如：線損、灰塵等)后的效率；Ir為每個發(fā)電時刻的太陽輻照度[6]。

通常，在以日為單位的時間尺度內(nèi)，光伏組件的光電轉(zhuǎn)換效率與分布式光伏電站的運(yùn)行效率都不會發(fā)生較大的波動變化，因此，光伏組件的直流功率曲線與太陽輻照度曲線的相關(guān)性極高，基本呈現(xiàn)出相同的曲線形狀。在實(shí)際的分布式光伏電站中，會將多個光伏組件串聯(lián)成為光伏組串，然后與逆變器設(shè)備相聯(lián)，多個光伏組件的輸出功率相加即可得到光伏組串的輸出功率，而光伏組串的輸出功率是正常運(yùn)行的分布式光伏電站數(shù)據(jù)采集的最高精度。由于電路串聯(lián)的特點(diǎn)，光伏組串的直流功率曲線也呈現(xiàn)出與太陽輻照度曲線極高的相似度。

為了識別分布式光伏電站的實(shí)際安裝方位角，本電站安裝方位角識別方法中采用Ineichen and Perez晴空輻照模型[7-8]對分布式光伏電站所在地的太陽輻照度情況進(jìn)行建模，其中所需的電站所在地的分鐘級太陽軌跡(即太陽天頂角、太陽高度角及太陽方位角)變化情況由NREL SPA算法[9]生成。

Ineichen and Perez晴空輻照模型采用以下方式來生成某地特定時刻的太陽輻照度。

1)計算到達(dá)大氣層外側(cè)的太陽輻照度I0，其公式為：

式中：Doy為一年中的第幾天。

2)計算入射在水平面上的太陽總輻照度GHI，其公式為：

式中：cg1、cg2、fh1、fh2均為與海拔相關(guān)的系數(shù)，fh1及fh2用于表征海拔對大氣散射程度的影響；AM為大氣質(zhì)量；z為太陽天頂角；TL為大氣的濁度。依據(jù)分析時間與電站所在地的經(jīng)緯度，通過查詢公開的氣象數(shù)據(jù)參數(shù)表可以得到z和TL的值。

其中：

式中：h為分布式光伏電站所在地的海拔高度，可通過查詢公開的氣象數(shù)據(jù)參數(shù)表得到。

3)計算入射在水平面上的太陽直接輻照度DNI，其公式為：

式中：b為與海拔相關(guān)的系數(shù)。

4)計算天空散射輻照度DHI，其公式為：

5)計算入射在傾斜面的太陽總輻照度GTI[10]，其公式為：

式中：GTId為入射在傾斜面的太陽直接輻照度；GTIs為入射在傾斜面的天空散射輻照度；GTIg為入射在傾斜面的地面散射輻照度。

其中：

式中：aoi為太陽光線照射在光伏組件表面的入射角；ti為光伏組件安裝傾角；Alb為環(huán)境表面反射系數(shù)，本算法中取0.25。

其中：

式中：sur為電站安裝方位角；sol為每個發(fā)電時刻的太陽方位角。

綜上所述，采用Ineichen and Perez晴空輻照模型生成理論太陽輻照度曲線的生成路徑基本為：通過分布式光伏電站所在地的經(jīng)緯度，獲取該電站的海拔與太陽軌跡曲線，并以此計算入射在傾斜面的太陽直接輻照度與傾斜面天空散射輻照度后，結(jié)合電站安裝方位角與光伏組件安裝傾角即可計算得出該電站理論上的傾斜面太陽總輻照度曲線。

2.3 蒙特卡羅法

蒙特卡羅法又稱為統(tǒng)計模擬法。由概率的定義可知，某事件的概率可以用大量試驗(yàn)中該事件發(fā)生的頻率來估算，當(dāng)樣本容量足夠多時，可以認(rèn)為該事件的發(fā)生頻率即為其概率[11]。因此，選擇分布式光伏電站若干晴天時的運(yùn)行數(shù)據(jù)，并使用一定的優(yōu)化算法，獲得每個晴天運(yùn)行數(shù)據(jù)曲線所識別到的電站安裝方位角數(shù)據(jù)，當(dāng)晴天樣本數(shù)量足夠時，即可通過統(tǒng)計方法逼近該分布式光伏電站的實(shí)際安裝方位角。

2.4 相關(guān)系數(shù)與優(yōu)化算法

為了得到最接近實(shí)際情況的太陽輻照度曲線，需要比較不同電站安裝方位角下生成的理論太陽輻照度曲線與光伏組件直流功率曲線的相似度，本電站安裝方位角識別方法使用Pearson相關(guān)系數(shù)來表征二者之間的相似度。

Pearson相關(guān)系數(shù)是通過計算2條曲線的協(xié)方差與二者標(biāo)準(zhǔn)差之積的比值來估計2條曲線的相似程度[12]，其是一個介于0～1之間的浮點(diǎn)數(shù)，數(shù)值越高，表示相似程度越高。

Pearson相關(guān)系數(shù)ρX,Y的計算方法為：

式中：X、Y分別為需要計算的相同時間尺度的離散數(shù)值序列，本文中分別指相同時間尺度的日直流功率數(shù)據(jù)及生成的理論太陽輻照度曲線；σX、σY分別為X、Y的標(biāo)準(zhǔn)差；N為序列數(shù)值的數(shù)量。

因此，尋找分布式光伏電站每個晴天運(yùn)行數(shù)據(jù)曲線對應(yīng)的電站安裝方位角數(shù)值，可以認(rèn)為是一個獲得與實(shí)際直流功率曲線相似度最高的理論太陽輻照度曲線所需的電站安裝方位角的過程。該過程可以通過以下目標(biāo)函數(shù)求解，此時的x值即為電站安裝方位角的值：

根據(jù)前文中的假設(shè)，此處認(rèn)為“當(dāng)相似程度越高(即Pearson相關(guān)系數(shù)越接近于1)時，x的值越接近由當(dāng)天運(yùn)行數(shù)據(jù)所對應(yīng)的分布式光伏電站實(shí)際的安裝方位角”，即為通過分布式光伏電站當(dāng)天運(yùn)行數(shù)據(jù)識別到的電站安裝方位角。

本文選擇使用BFGS算法[13]對目標(biāo)函數(shù)f(x)進(jìn)行求解。BFGS算法是一種擬牛頓法，是指將牛頓法中的Hessian矩陣替換為BFGS矩陣，將其作為擬牛頓法中的對稱正定迭代矩陣的方法，可以獲得優(yōu)異的數(shù)值效果。該方法是1970年前后由Broyden[14]、Fletcher[15]、Goldfarb[16]，以及Shanno[17]所研究，因此命名為BFGS算法。不同于梯度下降法(一階)，為了提高算法的收斂速度，考慮函數(shù)的二階泰勒展開形式，即：

式中：fk為上一個狀態(tài)的函數(shù)值；gk為上一個狀態(tài)時函數(shù)的梯度；xk為上一個狀態(tài)的x值；Hk為上一個狀態(tài)時函數(shù)的Hessian矩陣(二階偏導(dǎo)矩陣)。

其中：

則式(19)可以重寫為：

其中：

所以函數(shù)在x取以下值時達(dá)到最?。?/p>

因此，算法每次迭代時需要對xk加上dk直至算法收斂，即f(x)的值不再變小或變化不超過指定范圍(例如當(dāng)前值的百萬分之一)，則認(rèn)為此時假定的電站安裝方位角為基于當(dāng)日運(yùn)行數(shù)據(jù)確定的分布式光伏電站實(shí)際的安裝方位角。

2.5 參考值

通常，由于分布式光伏電站建設(shè)過程中的現(xiàn)場測量設(shè)備精度較低，抗磁場干擾能力弱，因此，現(xiàn)場測量方法得到的電站安裝方位角的準(zhǔn)確度較低，無法作為基于BFGS算法及蒙特卡羅法的分布式光伏電站安裝方位角識別結(jié)果的對照參考。相對的，衛(wèi)星圖像中有著相對準(zhǔn)確的地球正南、正北方位及分布式光伏電站所在位置的建筑走向，通過直接對衛(wèi)星圖像中的分布式光伏電站進(jìn)行角度測量(見圖4)得到的電站安裝方位角的值往往較為準(zhǔn)確。

圖4 衛(wèi)星圖像中的電站安裝方位角測量結(jié)果Fig. 4 Measurement results of power station installation azimuth angle in satellite images

綜上，本文使用衛(wèi)星圖片中測量得到的電站安裝方位角數(shù)值進(jìn)行基于BFGS算法及蒙特卡羅法的分布式光伏電站安裝方位角識別結(jié)果的比對。

3 算例驗(yàn)證

對本文提出的基于BFGS算法及蒙特卡羅法的分布式光伏電站安裝方位角識別方法進(jìn)行驗(yàn)證。中國目前分布式光伏電站分布較多的地區(qū)為山東地區(qū)，因此選擇山東地區(qū)某戶用分布式光伏電站作為測試電站。測試電站的基本信息如表1所示。

表1 測試電站的基本信息Table 1 Basic information of test power station

選擇測試電站所在地晴空指數(shù)大于0.57的30個晴天，以1/300 Hz的采樣頻率采集其晴天的直流功率數(shù)據(jù)。該測試電站某日的日單位面積直流功率曲線，以及實(shí)際電站安裝方位角與驗(yàn)收后錄入系統(tǒng)的電站安裝方位角時分別模擬生成的傾斜面太陽輻照度曲線的對比如圖5所示。

圖5 測試電站的日單位面積直流功率曲線與模擬生成的傾斜面太陽輻照度曲線的比對圖Fig. 5 Comparison diagram of daily DC power per unit area curve of test power station and simulated inclined plane solar irradiance curve

針對該測試電站的日直流功率曲線，通過BFGS算法不斷逼近一個電站安裝方位角，使通過這個電站安裝方位角生成的理論太陽輻照度曲線與該電站真實(shí)的日直流功率曲線相關(guān)性最高。日直流功率曲線對應(yīng)電站安裝方位角的BFGS算法的收斂過程如圖6所示，其中：初始值x0=180，收斂判定條件為fk+1-fk≤10-6fk。

圖6 日直流功率曲線對應(yīng)電站安裝方位角的BFGS算法收斂過程Fig. 6 BFGS algorithm convergence process of daily DC power curve corresponding to power station installation azimuth angle

由圖6可知：當(dāng)日，與日直流功率曲線之間Pearson相關(guān)系數(shù)最高的模擬太陽輻照度曲線對應(yīng)的電站安裝方位角為146.1°。

依照上述方法，根據(jù)測試電站30個晴天的運(yùn)行數(shù)據(jù)，識別出每日的電站安裝方位角數(shù)值，其分布如圖7所示。識別出的30個晴天的電站安裝方位角數(shù)值統(tǒng)計特性如表2所示。

圖7 識別出的測試電站30個晴天的電站安裝方位角數(shù)值分布情況Fig. 7 Distribution of identified power station installation azimuth angle values of test power station in 30 sunny days

表2 識別出的測試電站30個晴天的電站安裝方位角數(shù)值的統(tǒng)計特性Table 2 Statistical characteristics of identified power station installation azimuth angle values of test power station in 30 sunny days

依據(jù)蒙特卡羅理論，此時可以識別出該測試電站的實(shí)際安裝方位角為146.24°，與在衛(wèi)星圖像測量得到的實(shí)際電站安裝方位角之間的偏差為

+0.24°。

4 結(jié)果分析

經(jīng)過前文的驗(yàn)證可知，采用分布式光伏電站30個晴天的運(yùn)行數(shù)據(jù)對其電站安裝方位角進(jìn)行識別，最終推測值與實(shí)際值之間的偏差為+0.24°，即識別誤差約為0.16%。

由于測試電站的實(shí)際電站安裝方位角與驗(yàn)收后錄入系統(tǒng)的電站安裝方位角之間存在偏差，將使測試電站的運(yùn)行方及管理方對其發(fā)電能力的預(yù)估產(chǎn)生一定的偏差。

通過Ineichen and Perez晴空輻照模型，可以得到不同季節(jié)典型日(即春分、夏至、秋分、冬至)時，測試電站在實(shí)際電站安裝方位角與驗(yàn)收后錄入系統(tǒng)的電站安裝方位角下每日傾斜面累計太陽輻照量的偏差比例，如圖8所示。

圖8 不同季節(jié)典型日時，測試電站在實(shí)際電站安裝方位角與驗(yàn)收后錄入系統(tǒng)的電站安裝方位角下每日傾斜面累計太陽輻照量的偏差比例Fig. 8 During typical days in different seasons，deviation ratio of daily accumulated solar irradiation on inclined plane of test power station under actual power station installation azimuth angle and power station installation azimuth angle entered into the system after acceptance

以測試電站年發(fā)電能力評估為例，假設(shè)該測試電站的光伏組件安裝傾角是22°。當(dāng)電站安裝方位角為179°時，理論上測試電站的傾斜面太陽總輻照量為1400 kWh/m2，理論年發(fā)電小時數(shù)應(yīng)為1190 h；此時，理論的電站運(yùn)行效率為0.850。但由于測試電站實(shí)際電站安裝方位角為146°，因此其實(shí)際傾斜面太陽總輻照量僅為1357.3 kWh/m2，實(shí)際年發(fā)電小時數(shù)僅為1153.7 h；此時，計算得到的實(shí)際電站運(yùn)行效率僅為0.824。綜上所述，電站安裝方位角偏差會使分布式光伏電站運(yùn)營方錯誤估計該電站的運(yùn)行效率，同時也會影響電站資產(chǎn)管理方對于該電站的資產(chǎn)健康程度的評估結(jié)果。

采用基于BFGS算法及蒙特卡羅法的分布式光伏電站安裝方位角識別方法對200多個分布式光伏電站的安裝方位角進(jìn)行識別，但調(diào)整不同的晴天樣本數(shù)量后發(fā)現(xiàn)，識別得到的電站安裝方位角數(shù)值的偏差與晴天樣本數(shù)量直接相關(guān)。晴天樣本數(shù)量與電站安裝方位角識別結(jié)果偏差的P10、P90走勢如圖9所示。

圖9 晴天樣本數(shù)量與電站安裝方位角識別結(jié)果偏差的P10、P90走勢Fig. 9 P10 and P90 trend between number of sunny samples and deviation of power station installation azimuth angle identification results

從圖9可以看出：在晴天樣本數(shù)量大于等于15個時，電站安裝方位角識別偏差有80%的概率落入(-0.50%,+0.51%)的范圍中。因此，可以認(rèn)為采用該電站安裝方位角識別方法時的蒙特卡羅收斂閾值為15個晴天樣本。

5 結(jié)論

本文通過對分布式光伏電站的運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提出了一種基于BFGS算法及蒙特卡羅法的分布式光伏電站安裝方位角識別方法，可以實(shí)現(xiàn)對分布式光伏電站真實(shí)安裝方位角的準(zhǔn)確識別。本識別方法使用分布式光伏電站15個以上的晴天運(yùn)行數(shù)據(jù)(需要電站運(yùn)行1～2個月)帶入模型，即可得到與衛(wèi)星圖像標(biāo)注方法準(zhǔn)確度接近的電站安裝方位角數(shù)據(jù)。

作為電站安裝條件中另一個較為重要的條件，光伏組件安裝傾角的識別也是未來提升分布式光伏電站運(yùn)行數(shù)據(jù)分析準(zhǔn)確性的一個重要研究方向，但光伏組件安裝傾角暫時無法通過本文提出的方法進(jìn)行準(zhǔn)確識別。