摘 要：采用現(xiàn)有預(yù)測(cè)方法對(duì)分布式光伏超短期功率進(jìn)行預(yù)測(cè)，其預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際結(jié)果相差較大，沒有達(dá)到理想的預(yù)測(cè)精度。因此，本文引入云邊協(xié)同對(duì)分布式光伏超短期功率預(yù)測(cè)方法進(jìn)行研究。構(gòu)建分布式光伏輸出功率不確定性概率，利用云邊協(xié)同計(jì)算分布式光伏并網(wǎng)點(diǎn)功率預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。分別從2個(gè)方面進(jìn)行超短期功率預(yù)測(cè)，包括單個(gè)光伏電站輸出功率超短期預(yù)測(cè)和區(qū)域分布式光伏功率超短期預(yù)測(cè)。試驗(yàn)結(jié)果表明，使用本文預(yù)測(cè)方法預(yù)測(cè)精度更高，能夠?yàn)榉植际焦夥l(fā)電運(yùn)維提供有利條件。

關(guān)鍵詞：云邊協(xié)同；光伏；功率預(yù)測(cè)；超短期；分布式

中圖分類號(hào)：TM 615 " " " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

分布式光伏發(fā)電作為一種清潔且可再生的能源，其裝機(jī)容量與發(fā)電量正經(jīng)歷快速增長(zhǎng)，受氣候條件、地理位置、光伏組件特性和運(yùn)行環(huán)境等多種因素影響，其輸出功率具有明顯不確定性和波動(dòng)性，給電網(wǎng)調(diào)度、電力市場(chǎng)交易以及用戶側(cè)管理帶來了挑戰(zhàn)。因此，精確預(yù)測(cè)分布式光伏的超短期功率輸出，對(duì)優(yōu)化資源配置、提高電網(wǎng)靈活性以及保證電力供需平衡具有重要意義。

自2010年以來，分布式光伏功率預(yù)測(cè)技術(shù)取得了明顯進(jìn)展。王迎春等[1]提出了基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的光伏超短期功率預(yù)測(cè)方法，該方法不僅能夠有效利用分布式數(shù)據(jù)源，還提高了預(yù)測(cè)模型的泛化能力和準(zhǔn)確性。但是，該方法在預(yù)測(cè)過程中未充分考慮不同地理環(huán)境和氣候條件的差異性，導(dǎo)致預(yù)測(cè)精度不高。鄭婉婷等[2]采用自然梯度提升方法（Natural Gradient Boosting，NGBoost）并結(jié)合改進(jìn)權(quán)重優(yōu)化策略，對(duì)區(qū)域分布式光伏功率的概率進(jìn)行了預(yù)測(cè)。但是，該方法忽略了分布式光伏系統(tǒng)之間的相互作用及其與電網(wǎng)的交互影響，從而限制了其在復(fù)雜電網(wǎng)環(huán)境中的實(shí)際應(yīng)用效果。針對(duì)上述問題，本文提出了一種基于云邊協(xié)同的分布式光伏超短期功率預(yù)測(cè)方法。

1 分布式光伏輸出功率不確定性概率建模

為了精準(zhǔn)預(yù)測(cè)分布式光伏系統(tǒng)的超短期功率輸出并全面衡量其固有的波動(dòng)性，本文構(gòu)建了一個(gè)預(yù)測(cè)模型。該模型綜合考慮了影響光伏電站輸出功率的不確定性因素，尤其是輻照度強(qiáng)度的實(shí)時(shí)變化，原因是輻照度與光伏電站發(fā)電效能波動(dòng)之間存在明顯的正相關(guān)關(guān)系[3]。將輻照度選定為核心預(yù)測(cè)因子，旨在精確捕捉并量化光伏電站輸出功率的波動(dòng)，從而加快系統(tǒng)響應(yīng)速度，并大幅提升能源管理的準(zhǔn)確性[4]。

在這個(gè)模型框架中，筆者選用高斯分布作為近似模型的核心來表征輸出功率不確定性的概率分布特性。高斯分布具有數(shù)學(xué)方面的簡(jiǎn)潔性，不僅便于處理，適用性高，而且能夠較好地?cái)M合眾多自然現(xiàn)象的統(tǒng)計(jì)規(guī)律。具體來說，本文定義了高斯分布的概率密度函數(shù)（Probability Density Function，PDF）和累積分布函數(shù)（Cumulative Distribution Function，CDF），并將它們作為分析和預(yù)測(cè)光伏電站輸出功率不確定性的基礎(chǔ)工具，以期進(jìn)一步提升能源預(yù)測(cè)與管理系統(tǒng)的智能化水平[5]。高斯分布的PDF和CDF計(jì)算過程如公式（1）、公式（2）所示。

（1）

（2）

式中：fnorm（x）為高斯分布的PDF；σ為高斯分布的標(biāo)準(zhǔn)差；x為隨機(jī)變量；μ為高斯分布的平均值；Fnorm（x）為高斯分布的CDF；∫x -∞fnorm（z）為（-∞，x）的fnorm（z）的積分。

通用分布具有良好的適應(yīng)性與靈活性，其核心優(yōu)勢(shì)是其獨(dú)特的3個(gè)形狀參數(shù)配置[6]。通用分布的CDF及其逆函數(shù)均具備閉合的解析表達(dá)式，使計(jì)算過程更直接、更高效。逆函數(shù)F-1（c）的表達(dá)式如公式（3）所示。

（3）

式中：F-1（c）為逆函數(shù)；c 為累積分布概率，即 CDF 值；γ為位置參數(shù)；α為尺度參數(shù)；β為形狀參數(shù)，其中αgt;0，βgt;0，γ為（-∞，+∞）。

調(diào)整這些參數(shù)，該分布的PDF和CDF能夠靈活地變換形狀，從而更緊密地貼合光伏電站輸出功率概率分布的復(fù)雜特性，進(jìn)而提高近似模擬過程的精度。

2 基于云邊協(xié)同的分布式光伏并網(wǎng)點(diǎn)功率預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)計(jì)算

在構(gòu)建了分布式光伏輸出功率的不確定性概率模型后，本文采用云邊協(xié)同技術(shù)來精確計(jì)算分布式光伏并網(wǎng)點(diǎn)的功率預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)[7]。每個(gè)邊緣計(jì)算智能電力終端（Edge Smart Power Terminal，ESPT）都融入光伏并網(wǎng)系統(tǒng)中，與光伏逆變器、氣象傳感器陣列、變配電區(qū)定位裝置、風(fēng)機(jī)和微機(jī)測(cè)控裝置緊密連接[8]。其中，微機(jī)測(cè)控裝置進(jìn)一步與電流/電壓互感器進(jìn)行交互，保證數(shù)據(jù)全面、準(zhǔn)確?；谠七厖f(xié)同的分布式光伏并網(wǎng)點(diǎn)功率預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)獲取原理如圖1所示。

ESPT采集的數(shù)據(jù)涵蓋了電流、電壓、有功功率、無功功率、逆變器等狀態(tài)參數(shù)，以及由氣象傳感器提供的本地氣象數(shù)據(jù)（例如輻照度、溫度、濕度和風(fēng)速等）。將變配電區(qū)定位裝置提供的電站位置中心坐標(biāo)作為輔助信息，用以分析地理位置對(duì)光伏發(fā)電效率可能產(chǎn)生的影響。另外，每個(gè)ESPT內(nèi)部都集成了多種邊緣計(jì)算模型。其中，基于光電轉(zhuǎn)換效率和輻照度的光伏發(fā)電物理模型如公式（4）所示。

PPV=η?Et?A " " " " " " （4）

式中：PPV為光伏發(fā)電物理模型；η為光電轉(zhuǎn)換效率；Et為輻照度；A為光伏板面積。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型可以選擇BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，利用權(quán)重和偏置學(xué)習(xí)非線性關(guān)系如公式（5）所示。

y=f（W?x+b） " " " " " " （5）

式中：y為預(yù)測(cè)功率；W為權(quán)重；x為輸入特征矢量；b為偏置。

ESPT根據(jù)實(shí)時(shí)的電流、電壓和逆變器數(shù)據(jù)，計(jì)算出每個(gè)并網(wǎng)點(diǎn)的即時(shí)功率值。將這些實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)與氣象數(shù)據(jù)輸入集成的邊緣計(jì)算模型中。模型輸出的結(jié)果，即為該分布式新能源電站從短期至超短期的功率預(yù)測(cè)值，其中h代表預(yù)測(cè)時(shí)間步長(zhǎng)。

為了構(gòu)建符合該臺(tái)區(qū)環(huán)境特征的氣象模型，筆者基于綜合氣象數(shù)據(jù)源，針對(duì)臺(tái)區(qū)的精確地理坐標(biāo)，提取并整合了數(shù)值天氣預(yù)報(bào)中的核心參數(shù)。首先，筆者設(shè)定了一個(gè)9 km×9 km的廣域大氣邊界條件作為模型的初始框架。在此基礎(chǔ)上，利用這些精細(xì)化的大氣參數(shù)，進(jìn)一步將關(guān)注點(diǎn)聚焦于臺(tái)區(qū)周邊3 km×3 km的局部區(qū)域，進(jìn)行高精度的數(shù)值天氣預(yù)報(bào)計(jì)算與預(yù)測(cè)工作。

3 單個(gè)光伏電站輸出超短期功率預(yù)測(cè)

根據(jù)基于云邊協(xié)同技術(shù)獲取的分布式光伏并網(wǎng)點(diǎn)功率預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，筆者對(duì)單個(gè)光伏電站的超短期輸出功率進(jìn)行了預(yù)測(cè)?？紤]到實(shí)際光伏電站的輸出功率概率分布會(huì)隨輻照度的變化而呈現(xiàn)不同的特性，因此，在擬合過程中，通用分布會(huì)針對(duì)不同的輻照度等級(jí)呈現(xiàn)出各異的形狀參數(shù)配置。為了準(zhǔn)確捕捉這種特性，筆者利用光伏電站的歷史數(shù)據(jù)庫，對(duì)每個(gè)輻照度等級(jí)下實(shí)際分布的PDF或CDF進(jìn)行了精細(xì)擬合，并據(jù)此構(gòu)建了全面的通用分布形狀參數(shù)集，具體見表1。

本文結(jié)合表1中的數(shù)據(jù)，對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行了分箱擬合處理。對(duì)于任意給定的輻射照度值，筆者能夠判斷其所屬分箱，并據(jù)此找到對(duì)應(yīng)的通用分布函數(shù)。在此基礎(chǔ)上，筆者假設(shè)隨機(jī)變量Pt服從某一累積概率分布函數(shù)Fl（p），即Pr（Pt≤P）=Fl（p）。為了生成符合該分布的隨機(jī)樣本，本文采用了逆變換抽樣方法，如公式（6）所示。

Pt=Fl-1（U），U～Unif[0，1] " " "（6）

式中：U～Unif[0，1]為在[0，1]的均勻分布；Fl-1（U）為累積概率分布Fl的逆函數(shù)。將通用分布作為CDF的建?；A(chǔ)。在模擬隨機(jī)變量Pt的抽樣過程中，需要生成一系列遵循均勻分布Unif[0，1]的隨機(jī)數(shù)，這些隨機(jī)數(shù)代表隨機(jī)變量Pt在其CDF中的累積概率值。為了將這些概率值轉(zhuǎn)換為光伏電站可能的輸出功率值，筆者利用通用分布模型提供的逆CDF函數(shù)（即解析的逆函數(shù)）對(duì)這些隨機(jī)數(shù)進(jìn)行逆變換，直接映射光伏電站可能的輸出功率值。

這個(gè)過程實(shí)現(xiàn)了從理論概率到實(shí)際物理量的轉(zhuǎn)換，提升了模擬結(jié)果的實(shí)用性和準(zhǔn)確性。首先，本文生成大量遵循標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的隨機(jī)數(shù)作為初始樣本。其次，計(jì)算這些隨機(jī)數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布函數(shù)值，獲得其在標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布中的位置。最后，利用通用分布的逆變換特性將這些標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布函數(shù)值轉(zhuǎn)換為光伏電站輸出功率的可能值，在這個(gè)過程中生成多種輸出功率的場(chǎng)景，每種場(chǎng)景都對(duì)應(yīng)一個(gè)特定的輻照度條件。這種方法不僅豐富了預(yù)測(cè)結(jié)果的多樣性，還提高了對(duì)光伏電站輸出功率超短期變化的預(yù)測(cè)精度。

4 區(qū)域分布式光伏功率超短期預(yù)測(cè)

在進(jìn)行區(qū)域分布式光伏功率的超短期預(yù)測(cè)過程中，必須考慮時(shí)空相關(guān)性因素，并計(jì)算等效晴空指數(shù)，具體流程如圖2所示。

等效晴空指數(shù)是一個(gè)綜合指標(biāo)，它融合了地理位置、時(shí)間變化及光照條件等多重因素，其計(jì)算過程如公式（7）所示。

k=Ps/Pl "（7）

式中：k為等效晴空指數(shù)；Ps為光伏電站輸出功率實(shí)際值；Pl為光伏電站輸出功率理論值。為了更精確地預(yù)測(cè)光伏電站的輸出功率，本文基于前T個(gè)時(shí)間點(diǎn)收集到的云層對(duì)N個(gè)光伏電站的遮擋面積數(shù)據(jù)，分別對(duì)后M個(gè)時(shí)間點(diǎn)內(nèi)的N個(gè)光伏電站的遮擋面積進(jìn)行預(yù)測(cè)。

計(jì)算每個(gè)光伏電站在上述時(shí)間段內(nèi)的云層遮擋總面積，如公式（8）所示。

S=αijSPV " " "（8）

式中：S為光伏電站云層遮擋總面積；αij為衰減系數(shù)；SPV為某個(gè)時(shí)刻對(duì)光伏電站的遮擋面積。運(yùn)用已知的轉(zhuǎn)換關(guān)系，計(jì)算出后M個(gè)時(shí)間點(diǎn)的等效晴空指數(shù)預(yù)測(cè)值。然后將等效晴空指數(shù)與對(duì)應(yīng)時(shí)間點(diǎn)的光伏電站輸出功率理論值相乘，得到光伏電站在后M個(gè)時(shí)間點(diǎn)的輸出功率預(yù)測(cè)值。最后，將這個(gè)預(yù)測(cè)流程應(yīng)用于區(qū)域內(nèi)除參考光伏電站以外的所有其他光伏電站，進(jìn)而獲得整個(gè)區(qū)域內(nèi)所有光伏電站的未來超短期的輸出功率預(yù)測(cè)值。

5 對(duì)比試驗(yàn)

本文結(jié)合云邊協(xié)同，為了驗(yàn)證該預(yù)測(cè)方法的應(yīng)用效果，將基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的預(yù)測(cè)方法設(shè)置為對(duì)照A組，將基于NGBoost的預(yù)測(cè)方法設(shè)置為對(duì)照B組，將基于云邊協(xié)同的預(yù)測(cè)方法設(shè)置為試驗(yàn)組。光伏電站裝機(jī)容量為9.066 MW，由2種光伏組件和16個(gè)逆變器組成。2種光伏組件基本參數(shù)見表2。

分別利用上述3種方法對(duì)分布式光伏電站的超短期功率進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到的結(jié)果如圖3所示。

由圖3中的4條曲線可知，試驗(yàn)組預(yù)測(cè)結(jié)果更加接近實(shí)際情況，能夠?qū)Ψ植际焦夥唐诠β蔬M(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。對(duì)照A組和對(duì)照B組預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際相差較大，不具備高精度預(yù)測(cè)條件。因此，試驗(yàn)組預(yù)測(cè)方法的可行性和應(yīng)用價(jià)值更高。

6 結(jié)語

本文提出基于云邊協(xié)同的分布式光伏超短期功率預(yù)測(cè)方法。該方法提高了預(yù)測(cè)精度，增強(qiáng)了預(yù)測(cè)系統(tǒng)的靈活性和可擴(kuò)展性。未來將進(jìn)一步完善云邊協(xié)同的分布式光伏功率預(yù)測(cè)方法，使其在更多的復(fù)雜場(chǎng)景中發(fā)揮重要作用。期望更多研究者關(guān)注這個(gè)領(lǐng)域，共同研究更加高效、準(zhǔn)確的分布式光伏功率預(yù)測(cè)技術(shù)，為實(shí)現(xiàn)碳中和目標(biāo)貢獻(xiàn)力量。

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