[发明专利]一种基于微气象数据的分布式太阳能辐射预测方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及一种太阳能辐射预测方法及系统，具体的涉及一种基于微气象数据的分布式太阳能辐射预测方法及系统。

背景技术

全球分布式光伏发电站建设如火如荼，国内更是高歌猛进。伴随分布式光伏发电系统对配电网渗透率日益提升，其对配电网经济运行及电能质量所产生的负面影响越来越大，已成为迫切需要解决的问题。由于太阳能光伏发电输出功率具有不可调度、间歇性、随机波动性特征，目前，光伏发电功率预测技术在国内外仍处于探索、研究阶段，没有公认的成熟技术和产品，不能准确的预测太阳辐射的强度。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种基于微气象数据的分布式太阳能辐射预测方法及系统，能够比较准确的预测出未来日的太阳能辐射强度。

本发明解决上述技术问题的技术方案如下：一种基于微气象数据的分布式太阳能辐射预测方法，包括以下步骤：

步骤S100，通过微气象采集装置采集和处理实时天气数据并对采集的实时天气数据进行存储，并将实时天气数据定时发送给数据服务中心，并在数据服务中心中形成过去一年的历史天气数据；

步骤S200，通过数据服务中心收集和处理未来天气预报数据；

步骤S300，将步骤S100中的历史天气数据进行归纳整理和多元回归数据分析，得出未来一年内每一旬的大气透过率和每个月的晴天、阴天和雨天对应的太阳日照率，再结合步骤S200中得到的未来天气预报数据，得出未来一年内预设日的太阳辐射强度。

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，在所述步骤S300中，将步骤S100中的历史天气数据进行归纳整理和多元回归数据分析，得出未来一年内每一旬的大气透过率和每个月的晴天、阴天和雨天对应的太阳日照率的方法包括以下步骤，

步骤S301，将取得的历史天气数据按晴天、雨天、阴天这3种天气情况进行分类；

步骤S302，将经过分类的历史天气数据中的日照率根据历史天气数据中的大气湿度进行从小到大的排列；

步骤S303，分别对晴天、雨天、阴天中，根据历史天气数据中的大气湿度进行从小到大的排列的历史天气数据中的日照率通过最小二乘法计算原理进行多元回归处理，取得太阳日照率的计算公式，所述太阳日照率的计算公式为y＝a1*x^3+a2*x^2+a3*x+a4，其中，a1、a2、a3和a4为通过多元回归算法得出来的太阳日照率计算公式的系数，x为未来天气预报数据中预设日的大气湿度减去历史天气数据中的最小湿度后除以5后的值，y为太阳日照率。

进一步，在所述步骤S300中，结合步骤S200中的未来天气预报数据，得出未来一年内预设日的太阳辐射强度的方法为，

步骤S304，通过被太阳照射物件的安装角度、高度、方位和照射时间，以及大气透过率计算出单位时间内所对应的太阳日照量；

步骤S305，通过步骤S200中的未来天气预报数据中的大气湿度以及天气情况和步骤S300取得的对应的太阳日照率计算出未来一年内预设日的太阳辐射强度，所述未来一年内预设日的太阳辐射强度＝倾斜面日照量*日照率+水平面日照量。

进一步，在所述步骤S100中，若所述微气象采集装置定时发送给数据服务中心的实时天气数据为正确的数据，则所述数据服务中心向微气象采集装置返回正确的数据接收指令后从微气象采集装置的数据库中清除数据服务中心定时提取的实时天气数据。

进一步，在所述步骤S100中，若所述微气象采集装置定时发送给数据服务中心的实时天气数据为空数据，则所述数据服务中心向所述微气象采集装置发送微气象装置运行状况确认信号，并判断微气象采集装置的运行情况和数据通信情况。

进一步，在所述步骤S100中，若所述微气象采集装置定时发送给数据服务中心的实时天气数据为错误数据，则所述数据服务中心向所述微气象采集装置发送自检请求，所述微气象采集装置接收到自检请求后，先对自身进行检查，然后把检查结果返回到所述数据服务中心。

进一步，通过微气象采集装置处理实时天气数据的过程包括分析、整理实时天气数据并剔除错误和不需要的实时天气数据，通过数据服务中心处理未来的天气预报数据的过程包括分析、整理未来的天气预报数据并剔除不需要的未来的天气预报数据。

进一步，还包括步骤S400，所述步骤S400为将所述未来一年内预设日的太阳能辐射预测结果和未来一年内预设日的实际天气数据进行精确度对比，并进行太阳日照率的计算公式中的固定值系数调整。