[发明专利]用于分布式光伏电站雾霾天气能见度的预测方法

说明书

本发明公开了一种用于分布式光伏电站雾霾天气能见度的预测方法，涉及能见度预测技术领域。该预测方法包括：基于常规天气预报变量，建立用于预测能见度的预测模型，常规天气预报变量包括气温、雾水含量和气溶胶粒子浓度；建立预测效果评估模型；优化预测模型中的系数参数和指数参数，以获得优化系数参数和优化指数参数；根据优化系数参数和优化指数参数，计算预定时刻的能见度预测值。该预测方法通过自主优化雾水含量、环境温度和气溶胶粒子浓度对能见度的影响参数，能够准确地预测分布式电站在雾霾天气的能见度，且时间和地域的适用性较强。

技术领域

本发明涉及能见度预测技术领域，具体地，涉及一种用于分布式光伏电站雾霾天气能见度的预测方法。

背景技术

目前，国家大力推动新能源布局，在能源政策的推动下，分布式可再生能源电站大规模投入建设和运行，大规模的新能源电站需要并网，而分布式新能源发电的波动性大，从而对电网冲击较大，电网不易接收，造成新能源电站经常弃风、弃光，不能满容量运行，背离了新能源电站发展的初衷，即造成资源浪费，又没能最大限度的绿色能源替代。如何做好新能源电站并网，源、网、荷、储的协调控制和能量管理非常关键，而这又需要精确的分布式新能源发电预测技术。分布式光伏发电预测受微气象因素预测的影响很大，尤其是辐照度的影响，除了阴雨天气以外，雾霾造成的低能见度是影响辐射度的重要因子。精确进行雾霾天的低能见度预测，能促进分布式光伏发电预测技术。

雾霾天气中的大量雾滴、气溶胶粒子造成能见度低，对太阳辐射的削弱很强，从而影响分布式光伏发电。不同雾霾天气情况下雾水含量、雾滴浓度和气溶胶粒子浓度不同，能见度有很大不同，对太阳辐射的消减程度不同。因此，有必要研究能见度和雾水含量、雾滴浓度以及气溶胶粒子浓度的关系，从而建立一种能见度预测方法。在现有的数值天气预报耦合大气化学预报数据中，雾水含量和气溶胶粒子浓度是常用变量，而雾滴浓度一般不进行预测，因此需要寻找和雾滴浓度相关的物理量，利用常用预测物理量来建立能见度预报技术，有效的预测能见度，促进分布式光伏发电预测技术的发展。

发明内容

本发明的目的是提供一种用于分布式光伏电站雾霾天气能见度的预测方法，该预测方法能够准确地预测分布式光伏电站在雾霾天气的能见度，且适用于不同时间和不同地域。

为了实现上述目的，本发明提供了一种用于分布式光伏电站雾霾天气能见度的预测方法，该预测方法包括：基于常规天气预报变量，建立用于预测能见度的预测模型，常规天气预报变量包括气温、雾水含量和气溶胶粒子浓度；建立预测效果评估模型；优化预测模型中的系数参数和指数参数，以获得优化系数参数和优化指数参数；根据优化系数参数和优化指数参数，计算预定时刻的能见度预测值。

优选地，优化预测模型中的系数参数和指数参数，以获得优化系数参数和优化指数参数具体包括：确定预测模型中的系数参数和指数参数的初始值；获取分布式光伏电站的常规天气预报变量的数据；根据常规天气预报变量和预测模型，计算分布式光伏电站在设定时刻的能见度预测值；获取分布式光伏电站在设定时刻的能见度观测值；对同一设定时刻的能见度预测值和能见度观测值进行比较，以获得比较结果，比较结果包括预测值准确、预测值偏大和预测值偏小；记录预测值准确次数、预测值偏大次数和预测值偏小次数，并根据预测效果评估模型计算能见度观测值的预测效果；判断预测效果是否满足预设要求；在判断预测效果未满足预设要求的情况下，根据预测效果优化系数参数和指数参数，并更新预设时刻；在判断预测效果满足预设要求的情况下，输出系数参数和指数参数，以作为优化系数参数和优化指数参数。

优选地，预测模型采用式(1)来表示：

N_d＝-0.071T²+2.213T+141.56

其中，X_vis为能见度预测值，LWC为雾水含量，N_p为气溶胶粒子浓度，N_d为雾滴浓度，T为气温，a和b分别为系数参数和指数参数。