光伏功率预测技术体系

光伏功率预测系统
技术体系
北京东润环能科技股份有限公司
2015.06.01
1 光电功率预测技术概述
1.1 光伏功率预测原理及作用
光伏发电是利用半导体界面的光生伏特效应而将光能直接转变为电能的一种技术。

如果光线照射在太阳能电池上并被电板光伏吸收，具有足够能量的光子能够在P型硅和N型硅中将电子从共价键中激发，以致产生电子－空穴对。

界面层附近的电子和空穴在复合之前，将通过空间电荷的电场作用被相互分离。

电子向带正电的N区和空穴向带负电的P区运动。

通过界面层的电荷分离，将在P区和N区之间产生一个向外的可测试的电压。

通过光照在界面层产生的电子－空穴对越多，电流越大。

界面层吸收的光能越多，界面层即电池面积越大，在太阳能电池中形成的电流也越大。

对于光伏电板来说，单位面积的光伏阵列输出功率为：
式中，η是转换效率；S是阵列面积；I是太阳辐照强度；t0 是大气温度。

对于既定的光伏发电系统来说，几乎所有的光伏并网逆变器都以相对稳定的功率转换效率运行在最大功率点跟踪（Maximum Power Point Tracking, MPPT）模式，其输出功率数据具有高度的自相关性，输出功率数据中已包含光伏阵列的系统信息。

虽然功率转换效率、光电转换效率会随着时间变化，但是在系统的使用周期内其变化量是非常小的，以至于在短期预测中可以认为是常数。

所以预测模型的输入变量中可不用考虑逆变器的功率转换效率、光伏阵列的光电转换效率、光伏阵列的总面积等隐含在历史输出功率数据中的因素，但是太阳辐
射强度、环境温度等气象因素对光伏功率预测的精度有决定性作用。

由于光伏发电受辐照度、温度等天气变化、日夜交替和季节推移等不确定因素影响，有显著的随机性、波动性和间歇性。

因此，大规模光伏发电系统并网运行会影响电力系统的安全、稳定、经济运行。

准确的光伏功率预测有利于电力系统调度部门适时调整调度计划，从而有效地减轻光伏发电系统接入对电网的稳定安全运行造成的巨大冲击。

同时帮助光伏电站减少由于限电和电量考核带来的经济损失，提高光伏电站运行管理效率。

1.2 数值天气预报技术
日前中心已为全国600多个新能源场站提供了水平分辨率在5km×5km(部分地区3km×3km)，垂直分层为31层的数值天气预报。

中心采用包括WRF、MM5在内的多种预报模式，对于不同地形、地貌，不同气候特点的区域，在不同季节采用不同的预报模式，并利用同化技术，对常规资料和非常规资料进行同化应用，以此提高数值天气预报的预测精度。

利用WT等工具将WRF输出结果进行进一步降尺度处理，获得空间精度极高的风场数据。

东润自主天气预报系统由初始场输入→物理过程参数化→动力降尺度→生成预报→预报结果验证并建立评估和订正系统→产品业务化等6个部分组成。

➢
最适合全球预报场和预报时次；
➢参数化方案中的近地面过程方案和陆面方案对大风的预报影响最大，在全球模式预报场(GFS)
参数选择
参数化方案选取WRF天气预报生产
观测资料验证预报
结果
建立评估和订正系统
资料同化
产品业务化
WT继续降尺度提取风速
初始场物理过程参数化动力降尺度生成预报场
订正和同化系统
选用300m分辨率的基础上，选取最适合的参数化方案；
➢动力降尺度过程将全球预报场进行三重嵌套降尺度，生产300m的中尺度预报，进一步利用CFD软件WT进一步细化，得到10m级的天气预报；
➢运行WRF和WT后，生成预报场，预报场中包括各个高度的风速，根据客户的具体要求，提取风速，出风速外预报场还包括温度和降水等气象
参数；
➢将预报场提取的风速同测风塔数据进行对比，利用开尔曼滤波方法建立风速订正系统，并利用600个场站的测风塔数据和19800个风机机头的
测风数据，建立同化系统；
➢测试稳定后，将天气预报进行业务化，提供稳定及时的天气预报，并根据业主需求，及时作出相应修改。

1.3 功率预测预测方法及建模技术
1.3.1 短期功率预测预测方法及建模技术
新能源发电功率预测是指以新能源电场的历史功率、历史气象数据、地形地貌、数值天气预报、发电机组运行状态等数据建立电场输出功率的预测模型，以气象数据、功率或数值天气预报数据作为模型的输入，结台电场发电机组的设备状态及运行工况，得到电场未来的输出功率。

东润根据预测物理量、数学模型、数据输入和时间尺度分类开发了数十种高精度强自适应的功率预测模型。

东润环能的新能源发电功率预测已达到国内领先、国际一流水平。

东润结合自身的技术优势，开发了东润自主的特色服务—集合功率预测。

通过分配不同气象源和不同预测模型的权重，确定适合该地区的最佳预报模型，有效提高了功率预测的精度，同时保障了数据的稳定上传。

1.3.2超短期功率预测预测方法及建模技术
目前应用的数值气象预报本身有着不可避免的误差（比如物理建模的不完备导致的误差、处理亚格子现象的误差等等），而提高数值气象模式本身的精度难度较大，卡尔曼滤波可以很好的解决这一问题，尤其适用于超短期功率预测。

卡尔曼滤波通过一系列的数学方程，结合数值气象预报的气象因子以及最近的观测数据，在二者之间取权重以给出一个最优估计值来修正数值气象预报的结果。

这一方法易于实现，而且需要的历史数据较少，因而在气象预报中也得到了非常广泛的应用。

1.4 国内外光电功率预测技术现状
负荷预测技术经过几十年的发展，随着数学统计理论和人工智能技术的相继引入，人们提出了各种各样的预测方法，现有的预测方法多达十几种，这些方法各有其优缺点，很难说有哪一种方法绝对优越。

根据数学模型不同，负荷预测方法大致可以分为两类：数学统计方法和人工智能方法。

下面对几种方法加以简要介绍并简单评价。

（1）回归模型预测方法回归预测是根据负荷过去的历史资料，建立可以进行数学分析的数学模型，对未来的负荷进行预测。

主要分为线性回归和非线性回归，也分为一元回归和多元回归。

其特点是将预测目标的因素作为自变量，将预测目标作为因变量。

回归分析和非线性回归，或者也分为一元回归和多元回归。

其特点在于将预测目标的因素作为自变量，将预测目标作为因变量。

回归分析法中，自变量是随机变量，因变量是非随机变量，又给定的多组自变量和因变量资料，研究各种变量之间的相关关系。

利用得到的经验回归方程式来表示变量之间的定
量关系，预测系统将来的负荷值。

（2）时间序列预测法时间序列预测法是应用较早，最为广泛，发展成熟的一种方法。

它把负荷数据看作是一个按季节、按周、按天以及按小时周期性变化的时间序列。

根据负荷的历史资料，设法建立一个数学模型来描述电力负荷这个随机变量变化过程的统计规律性，在数学模型的基础上确立负荷预测的数学表达式，对未来的负荷进行预报。

（3）灰色预测法灰色系统理论的显著特点就是用少量的数据做微分方程建立起预测模型。

灰色模型法在建模时不需要计算统计特征值。

从理论上讲，可以使用任何非线性变化的负荷指标预测。

将一定范围内变化的历史数据序列进行累加，使其变成具有指数增长规律的上升形状就对生成的数列建立成由n个变量用一个微分方程建立灰色模型。

（4）人工神经网络方法运用神经网络技术进行电力负荷预测，是一种新的研究方法，由于它可以模仿人脑的智能化处理，对大量非结构、非精确性规律具有自适应功能，具有信息记忆、自主学习、知识推理和优化计算的特点，特别是其自学习和自适应功能较好的解决了天气和温度等因素与负荷的对应关系。

所以，人工神经网络得到了许多中外学者的赞誉，预测的人工神经网络的最具潜力的应用领域之一。

现在研究最多的是应用误差反向传播算法，又称BP算法进行短期符合预期，常用的是简单的三层ANN模型，主要思路为将历史数据及对电力负荷影响最大的几种因素作为输入量人工神经网络，经过输入层、隐含层和输出层中各种神经元的作用最后生成输出量，再以误差为目标函数对网络权值进行不断地修正直至误差达到要求，经训练后的网络就可以进行预测工作，只要把待预测日的相应刺激输入神经网络就可以得到相关的输出，即预测结果。

由于人工神经网络具有一定的联想和推理功能，所以对于训练过程中没有出现过的情况神经网络同样可以进行预测。

神经网络可以处理那些难于用解析规则描述的过程或系统，可通过对样本数据的学习，自动实现对系统的描述：神经网络是并行结构，在处理实时性要求高的问题上显出极大的优越性；神经网络是非线性系统，人们已从理论上证明了多层感知器能够任意逼近给定函数、甚至逼近各阶导数的能力；神经网络具有很强的信息综合能力、很好的容错性，它能恰当地协调好相互矛盾的输入信息。

如今所做的大量研究工作。

为了减少地理差异、季节变化、系统退化等影响，追求更高准确率，大量使用滚动预报方法，即利用前期（20-30天）因变量与自变量一个月序列资料，通过学习等方法，得到预报方程的系数，这个系数每天是变化的。

包括：1）辐射的订正预报，需要前期20-30天的辐射观测资料序列；2）发电量的统计预报（线性回归法、神经网络法），也需要前期20-30天的发电量
资料进入系统，但小于10天则均无法进行预测。

这在精度和准度上缺少一个时效性。

对原理法用到的辐射，在辐射订正无法完成时，直接用数值预报结果代替，误差将加大，尤其是南方地区，对北方地区影响不大；对动力统计法用到的电量资料，无法获取时，计算无法进行，这时可以考虑采取固定系数的方程代替，系统自动识别。

所以要有多种替代方案，保证预报制作成功它具有太阳能利用率高，无需储能设备，发电能力强等优点。

但也面临着诸如电能波动性大，利用时段短等问题。

光伏发电功率预测是解决上述问题的有效手段，通过准确的光伏发电功率预测，能够有效减轻光伏发电功率波动对电网安全的影响提高光电并网比例和利用效率。

2 光电功率预测准确率核心影响因素探讨
太阳能光伏发电系统发电量受当地日射量，温度，太阳能电池板性能以及阴影等多种因素影响。

2.1 辐照强度
太阳能电池板接受到的日射量的大小直接影响发电量、日射量越大,发电量越大。

日射强度与季节时间、地理位置有直接的关系。

夏季日射时间较长，发电量较大；冬季日射时间短，发电量低。

一天中通常正午太阳高度较大，到达的日射量较大，发电量也会较大。

纬度越低的地区，太阳入射角越大，日射强度越大，发电量也会越大。

太阳能电池板方位角、倾斜角和设置场所的选取也是一个重要因素。

一般情况下太阳能电池板朝向正南时发电量能达到最大，东南、西南朝向时发电量会降低大约10%，东、西朝向时发电量会降低大约20%[1][2]。

辐照强度指在单位时间内,垂直投射在地球某一单位面积上的太阳辐射能量。

从物理意义上来说,太阳的辐照是导致光伏电池产生伏特效应的直接影响影响因素, 辐照强度的大小直接影响光伏电池出力的大小。

倾斜角的选取和当地的纬度有关，在中国，综合地缘差异，最佳倾斜角一般在15°和45°之间。

太阳能电池板的设置场所（如墙壁、屋顶等）不一样，所接受到的日射量也不一样，发电量也不一样。

天气和周边环境的因素也不可忽略。

阴雨天和雪天，日射量少，发电量会受到抑制。

太阳能电池板周边建筑物、树木的阴影也会对发电量产生影响。

阴影的面积、形状、浓度不同，影响程度也不同[3]。

图 1为某光伏电站实测辐照强度与光伏电站实际有功功率的散点图,可见辐照强度与光伏电站的出力成正比关系。

图 2为在特定温度下, 不同辐照强度对应的光伏电池伏安特性曲线,可以明显地看出随着辐照强度的增大,光伏电池的开路电压、短路电流变大, 伏安特性曲线逐步向外侧偏移,引起输出功率的增大。

因此辐照强度是影响光伏电站输出功率的最主要因素。

太阳辐射到达地球大气外的辐射量用太阳常数GSC[5]，其定义是地球大气层位于日地平均距离处,垂直于光线的单位面积上所接受到的太阳辐射量。

而到达地面光伏电站上的太阳辐照强度主要受到云量和太阳位置的影响。

图1 辐照强度对光伏电站出力的影响
图2 光伏电池在不同光照下的伏安特性曲线(T=25)
( 1) 太阳入射角度
太阳相对地平面位置变化使得地面接收到的太阳能量时刻在变。

由于地球的自转和公转，相对地平面来说，太阳的位置时刻在变化。

在赤道坐标系中，太阳位置由时角和赤纬角2个坐标决定。

见图3
图3 赤道坐标系中太阳位置图
时角表征了地球自转对太阳角度的影响，以正午12 : 00为零，上午时角为负，下午时角正。

赤纬角表征了地球公转对太阳角度的影响。

1年中太阳直射点在南北回归线正负23-45之间移动，太阳直射点的纬度，即太阳中心和地心的连线与赤道平面的夹角称为赤纬角。

太阳相对地平面位置的变化使得地面接收到的太阳能量时刻在变，对于倾斜表面，太阳入射线和倾斜面法线之间的夹角定义为入射角，由于太阳位置的变化，太阳入射角的大小也随太阳位置的变化而变化。

总之，太阳入射角由光伏电站所在位置，光伏电池的倾斜角，季节，时间这些因素所决定的。

因此，考虑太阳入射角能够准确的表述这些因素对太阳辐照强度的影响。

(2) 云量
云量为表征天空遮蔽程度的气象因子,这里用P表示。

P值越大,表示空气的透明度越低,太阳辐射被削弱的越多。

在晴朗无云的天气、云量很小，大气透明度高，到达地面的太阳辐射就多，光伏电站输出功率大；天空中云雾或者风沙、灰尘多时，云量大，大气透明度低，到达地面的太阳辐射就少，光伏电站输出功率小。

对于水汽较少的干燥地区,削弱太阳直接辐射的主要因子是悬浮在大气中的固体微粒；而对于湿润地区，直接辐射的削弱主要与大气中的水汽和气溶胶中的液态微粒有关[7]。

2.2 太阳能电池板类型
不同类型的太阳能电池板各有其特点，表面反射率不同，分光感度特性不同，转换效率也不一样，这对发电量的影响较为明显。

一般来讲，单晶硅电池转换效率高，但成本高；而多晶硅电池转换效率虽略低于单晶硅电池，但性价比高，适合量产。

[2]目前市场上太阳能电池板产品的转换效率在10%左右[8]
2.3太阳能电池板温度
太阳能电池板温度、大气温度等对太阳能电池的发电量也有影响。

尽管不同的太阳能电池板的温度特性可能略有差异，但一般情况下，随着温度的上升，转换效率降低，输出功率下降[9]。

当温度变化时，光伏电池的输出功率将发生变化。

对一般的晶体硅光伏电池来说，随着温度的升高，短路电流会略有上升，而开路电压要下降。

见图4
图4 光伏电池在不同温度下的伏安特性曲线
总体而言，随着温度的升高，虽然工作电流有所增加，但工作电压却要下降，而且后者下降较多。

因此总的输出功率要下降。

在规定的试验条件下，温度每变化1度，光伏电池输出功率的变化值称为功率温度系数。

2.4配线方案
对同样面积的两块太阳能电池板，在其他外界条件恒定的情况下，即使是同样形状大小的阴影，不同的内部配线也会造成发电量上的差异。

在配线设计时，综合考虑周边建筑物，树木的阴影因素，设计更加合理的配线方案能在一定程度上提高发电效率光伏电站输出功率的影响因素分析。

2.5 其他因素
此外,风速、逆变器转换效率、太阳能电池板上的异物等都会对实际发电量造成
影响。

3光电功率预测系统
3.1基本功能
光伏发电功率预测系统采用B/S模式，用户登录系统不需要安装其它软件，在系统所在网段任何一台电脑的浏览器上输入光伏发电功率预测系统的网址即可进入登录页面。

3.2 实时状态监测
实时状态监测以地图的方式直观的展示各个光伏发电场的地理分布情况，并采用实时更新的方式对光伏发电场的预测功率、实际功率进行展示，页面的刷新周期根据光伏发电场实时功率的采集周期而定，一般为1~5min刷新一次，预测功率为15min一个点，所以预测功率15min刷新一次。

3.3 功率曲线展示
●短期预测
短期预测曲线提供 3 天之内的预测数据，可根据不同的并网点分别预测短期功率。

同时可修改上报功率，可导出右侧数据列表。

●超短期预测
超短期预测曲线用于展示未来 4 小时内的预测数据，可根据不同的并网点分别预测超短期功率。

（4 个小时每 15 分钟一个点共 16 个点）当前曲线展示
15 分钟点的预测发电功率。

3.4 气象信息展示
●辐照曲线
辐照曲线展示同时展示天气预报和实时监测数据，其中，红线表示天气预测数据，蓝线表示实时监测数据，因当前两者层高不同，所以看上去两条曲线相差较大。

●云量曲线
云量曲线展示天气预报和实时监测的云量数据图。

根据不同层高展示不同的云量曲线。

●温度曲线
温度曲线同时展示天气预报和实时监测的温度数据。

根据不同层高，显示不同的温度数据曲线，数据可导出。

●风速曲线
风速曲线展示天气预报和实时监测的风速数据。

根据不同的层高显示不同的风速曲线值。

●湿度曲线
湿度曲线同时展示天气预报和实时监测的湿度数据。

同时，根据不同的层高显示不同形式的湿度曲线，展示数据可导出到 execl 中。

●风玫瑰图
风玫瑰图展示天气预报和实时监测的风向变化数据。

根据不同的层高展示不同的风向变化图形。

风玫瑰图分为 16 个方向点，图形颜色展示方位越多表示风向的变化值。

3.5 统计报表
3.5.1 统计信息
●光伏短期预测指标
光伏短期预测指标可根据不同的并网点分别预测：均方根、合格率、上报率等相关统计数据展示。

●光伏超短期预测指标
光伏超短期预测指标根据并网点的不同分别展示：均方根误差、平均绝对误差、相关性系数等，根据超短期精度划分 16 段。

●实际功率相关指标
实际功率相关指标包含：功率频率分布统计、功率波动分布统计。

●预测气象相关指标
预测气象相关指标包含：全辐射分布统计、直射辐射度分布统计、散射辐射度分布统计。

●实际气象相关指标
实际气象相关指标跟预测气象相关指标相同，只是统计的数据来源不同，实际气象数据是实时监测数据统计，预测气象是天气预报数据统计。

●电厂运行参数统计
电厂运行参数统计是统计电厂发电功率的相关，包含装机容量、最大出力、最大值时刻等。

3.5.2 报表信息
●功率报表
功率报表统计预测功率和实际功率的统计。

包含：短期原始功率、短期上报功率、超短期原始、短期上报、实际有功、实际无功、差值。

报表信息可导出●气象报表
展示天气预报和实时监测的数据统计。

●限电记录报表
统计限电功率、预测功率和损失功率。

●检修记录报表
检修记录报表统计时间内的检修容量。

●故障记录报表
故障记录报表统计时间段内的故障容量和详细时间。

3.6 系统管理
3.6.1 电厂管理
●电厂基本信息设置
设置电厂基本信息包含装机容量、接入变电站名称等。

●检修容量设置
可对指定时间的检修容量进行修改、删除和新增等。

●限电容量设置
可对指定时间的限电容量进行设置（删除、编辑和新增）
●故障容量设置
故障容量设置，可对查询的故障信息进行编辑和删除。

同时可新增故障信息。

●系统参数设置
参数类型包括系统参数、上报参数、下载参数、执行参数、NWP 预测参数等。

可根据参数名称查询记录。

可对相关记录进行修改和删除、新增操作。

新增参数包含：参数名称、参数单位、参数类型选择、参数值、参数上限、参数下限、参数说明。

3.6.2 用户管理
●用户设置
用户设置包含添加新用户、修改和删除用户。

●操作记录
系统用户的使用记录日志信息。

3.7 数据接口
系统提供了多种通讯接口与相关系统通讯，可满足用户不同的数据交互需求。

例如除了向调度系统上报功率预测结果以外还可上报光伏发电场基本信息。

4厂站端功率预测系统
4.1 系统架构拓扑图
光伏功率预测系统是东润环能成功研发的国内领先的光伏发电功率预测系统，拥有软件产品登记证、软件著作权等多项认证；该系统通过精准的功率预测，为电网的调峰、调频以及光伏发电场的科学管理提供重要参考。

安全区I
数值天气预报
数值天气预报
防火墙
反向隔离装置
气象数据处理终
端
预测应用服务器
安全区Ⅱ
用户工作站
预测结果
调度中心
安全区Ⅱ
局域网
实测气象数据自动气象站光伏电站
光伏电站监控系统
机组运行信息
光电功率预测系统
光伏发电功率预测系统需要气象数据处理终端与预测应用服务器，气象数据处理终端为东润自主研发产品，专门用于接收数值天气预报数据和实时气象数据，满足系统数值天气预报采集和处理的功能，并对其内部的天气预报数据进行了进一步降尺度细化处理，能够更好地提高天气预报的精度。

预测应用服务器用于安装预测系统主程序，接收实时功率数据，并向调度上传预测结果。

同时，为保障系统的安全性，满足国网对光伏发电安全性要求，在预测应用服务器和气象数据处理终端之间加装了反向网络隔离装置，以保证系统的安全性。

4.2实时气象数据采集系统。