[发明专利]一种基于时间段聚类的光伏电站功率预测系统

说明书

技术领域

本发明涉及一种光伏电站功率预测系统，特别涉及一种基于时间段聚类的光伏电站功率预测系统。

背景技术

进入新世纪以来，化石能源短缺、环境污染严重和全球气候变化等问题日益突出，世界能源发展呈现出了清洁化、低碳化、高效化的新趋势。我国电力工业也面临着新的形势，能源发展格局、电力供需状况、电力发展方式正在发生着深刻的变化。未来将有大量的分布式清洁能源发电及其他形式发电接入电网，要求电网具有清洁能源接纳能力。

我国太阳能资源开发利用的潜力非常广阔。中国大多数地区年平均辐射量在每平方米4千瓦是以上，年日照时数大于2000小时，与同纬度的其他国家相比，与美国近似，比欧洲、日本优越得多，因而具有绝大的开发潜力。近年来，太阳能在我国进入了前所未有的高速发展时期，取得了举世瞩目的成就。过去10年，太阳能发电装机增长了21倍，成为新的增长点。从长远来看，太阳能的开发利用符合我国能源发展战略、实现电力可持续发展、电力结构调整和环境保护的需要。

随着光伏电站装机容量的不断增加，光伏电站的并网面临着新的问题。与风资源类似，光资源也具有波动性和间歇性的特点。开展光伏功率预测的研究对光伏发电优化调度、降低运行成本、提高光伏发电利用时数、提高电网安全水平具有重要的意义。因此，开展光伏发电功率预测方法研究，实现光伏发电功率的预测是十分必要的。

现有的光伏电站功率预测方法一般使用的方法有：物理法、统计法、物理-统计相结合的方法。其中统计法包括：神经网络、支持向量机、时间序列分析等。这些方法都是通用的预测算法和模型，也同样应用于其他行业的预测预报中。本专利考虑太阳辐射本身的间歇性和周期特性提出一种新的基于历史数据的时间段聚类的自相关方法。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种结合时间段聚类及组合预测的的光伏电站功率预测方法及系统。

本发明解决上述技术问题的技术方案如下：一种基于时间段聚类的光伏电站功率预测方法，包括以下步骤：

步骤1：根据预测纬度计算预报时间段内的预测天文辐射量；

步骤2：根据与预报时间段相同日期相同时间段的历史时间段及预测纬度，计算该历史时间段的历史天文辐射量；

步骤3：获取历史实测辐射量，根据历史实测辐射量和历史天文辐射量，计算该历史时间段中的历史辐射比，并根据纬度计算与历史时间段临近的预定数量的临近辐射比；

步骤4：将与历史时间段临近的多个时间段分别记为多个时间向量，并根据纬度分别计算与预报时间段不同日期且相同时间段的多个历史辐射比；

步骤5：根据时间向量、历史辐射比、预订数量的临近辐射比和多个历史辐射比建立多个功率预测模型；

步骤6：将多个功率预测模型的误差平方和分别与预设的模型容许误差限比较，如果有至少两个的功率预测模型的误差平方和低于模型容许误差限，利用低于模型容许误差限的功率预测模型建立组合预测模型，将低于模型容许误差限的功率预测模型对应的历史辐射比作为预测辐射比，与预测天文辐射量一同代入组合预测模型，得到太阳辐射预测功率；如果有小于两个的功率预测模型的误差平方和低于模型容许误差限，将功率预测模型对应的历史辐射比作为预测辐射比代入误差平方和最小的功率预测模型，得到太阳辐射预测功率；

步骤7：将太阳辐射预报数据输入到光电转换模型中，得到光伏面板的发电功率，将光伏面板的发电功率输入到电能逆变模型，得到光伏电站的物理功率预测数据。

本发明的有益效果是：在考虑了太阳辐射本身的周期性，对其进行合理抽象和假设。仅需要输入历史辐射数据，对数据的要求不高；其次是提高了预测预报的速度并能够满足业界实时预报的准确度要求。

在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进。

进一步，所述历史辐射比为历史实测辐射量与历史天文辐射量的商，预测的太阳辐射量为预测天文辐射量乘以预测辐射比。

采用上述进一步方案的有益效果是将云层和其他气象条件对天文辐射的遮挡简化为辐射比，以此作为预测实际辐射量的主要依据。

进一步，步骤5进一步为，根据时间向量、预订数量的临近辐射比和多个历史辐射比，利用线性回归或者三次样条差值的方法建立功率预测模型。

采用上述进一步方案的有益效果是综合考虑了预测时间段太阳辐射比的波动性，以及这种波动的是有一定的周期性的基础上，建立预测模型。

进一步，所述步骤6中利用低于模型容许误差限的功率预测模型建立组合预测模型进一步为，根据低于模型容许误差限的功率预测模型采用熵值法建立组合预测模型。