一种光伏电站发电功率预测装置的制作方法

1.本实用新型属于光伏发电技术领域，具体涉及一种光伏电站发电功率预测装置。


背景技术：

2.随着国家对新能源大力推广，光伏发电成为大力推举的发电方式，但由于光伏发电接收太阳能，只在白天发电，受天气变化影响很大，所以光伏发电的发电功率变化强烈，发电功率且不受控制，若发电功率过高，会给电网造成很大的负担，所以发电功率的预测尤为重要。
3.现有技术中，基于光伏发电的认知，并不是越热越好，温度升高会降低光伏组件的功率，而市面上的预测装置，考虑的是气温对于光伏组件功率的影响，光伏组件的托架、支架等也会自身吸热，同一也会影响光伏组件的功率，所得发电功率存在温度影响方面的误差；此外，光伏发电影响因素较多，在进行预测时需要大量的数据和信号的传递，现有方式中各个采集模块采用有线连接方式具有一定的局限性。


技术实现要素：

4.针对现有技术的上述不足，本实用新型提供一种光伏电站发电功率预测装置，以解决上述技术问题。
5.本实用新型提供一种光伏电站发电功率预测装置，其特征在于，包括：光照强度采集器、温度传感器、电能采集器、云端服务器、控制处理器；光照强度采集器和温度传感器分别安装在光伏电站的光伏组件上，电能采集器与光伏电站的电能计量表连接，光照强度采集器、温度传感器、电能采集器分别与云端服务器无线通信连接；云端服务器与控制处理器无线通信连接。
6.进一步的，光照强度采集器、温度传感器、电能采集器上分别设置蓝牙通讯模块。
7.进一步的，控制处理器包括单片机、以及与单片机连接的信号收发电路、数据获取电路和蓝牙通讯模块；信号收发电路和数据获取电路分别与蓝牙通讯模块连接。
8.进一步的，控制处理器还包括时钟电路，所述时钟电路与单片机连接。
9.进一步的，云端服务器上设置用于采集天气预报网站数据的api接口。
10.进一步的，还包括显示器，显示器与控制处理器连接。
11.本实用新型的有益效果在于，
12.本实用新型提供的一种光伏电站发电功率预测装置，设置温度传感器检测光伏组件的温度，计算在温度影响下的发电功率，使发电功率预测更加精确；利用云端服务器进行数据的管理和存储，可以保证信号传递和数据存储的稳定性；且云端服务器可以获取天气预报网站数据，简化预测过程，提高预测效率；利用蓝牙通讯模块代替有线连接方式，减少维护成本。
13.此外，本实用新型设计原理可靠，结构简单，具有非常广泛的应用前景。
附图说明
14.为了更清楚地说明本实用新型实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
15.图1是本技术一个实施例的装置的结构示意图。
具体实施方式
16.为了使本技术领域的人员更好地理解本实用新型中的技术方案，下面将结合本实用新型实施例中的附图，对本实用新型实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本实用新型一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本实用新型中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本实用新型保护的范围。
17.需要说明的是，在不冲突的情况下，本实用新型中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
18.在本实用新型的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以通过具体情况理解上述术语在本实用新型中的具体含义。
19.实施例1
20.如图1所示，本实施例提供一种光伏电站发电功率预测装置，包括：光照强度采集器、温度传感器、电能采集器、云端服务器和控制处理器；光照强度采集器和温度传感器分别安装在光伏电站的光伏组件上，电能采集器与光伏电站的电能计量表连接，光照强度采集器、温度传感器、电能采集器分别设置蓝牙通讯模块来与云端服务器无线通信连接；云端服务器与控制处理器无线通信连接；控制处理器包括单片机、以及与单片机连接的信号收发电路、数据获取电路、时钟电路和蓝牙通讯模块；信号收发电路和数据获取电路分别与蓝牙通讯模块连接。
21.光照强度采集器采集光伏电站的当前光照强度；温度传感器采集光伏组件的温度变化，电能采集器采集光伏电站当前发电功率，分别将当前光照强度、温度变化和当前发电功率通过蓝牙通讯模块上传至云端服务器进行存储。同时云端服务器上设置用于采集天气预报网站数据的api接口，采集当前的天气影响因素数据以及未来多个时间点的天气影响因素数据，在本实施例中天气影响因素数据包括：云量和可见度。
22.单片机通过时钟电路的实时时钟，按照预测时间点发送预测信号，云端服务器根据预测信号采集当前时间的天气影响因素数据以及预测时间点的天气影响因素数据，并通过数据获取电路发送给单片机，单片机进行数据处理和预测计算，得到预测时间点的发电功率。
23.具体的，处理器的预测计算过程如下：
24.1、利用光照强度采集器采集光伏电站所在地的当前光照强度，利用电表采集光伏电站的当前发电功率，计算当前发电功率与当前光照强度的比值得到单位光照强度负荷
值；
25.2、对接网络天气预报的api接口，并自动获取光照参数，数据稳定且准确度高，在本实施例中，光照参数为云量和能见度，所述云量是指太阳光辐射时被所有的云遮蔽的总成数，所述能见度是指太阳光辐射时透过空气中的粉尘颗粒阻挡照射穿过的总成数；在本实施例中，云量和能见度是百分比形式；
26.通过光伏电站的辐射参数计算太阳辐射量，所述辐射参数包括：光伏电站所在地区的经纬度、太阳高度角和时间；太阳辐射量，计算方法如下：
27.3、通用关系式指的是，太阳光从天空照射下来，需要经云量和能见度的影响后得到的为照射在光伏电站的光伏组件的光照强度，即
28.太阳辐射量
×
[(1-云量)*云量权重]
×
(能见度*能见度权重)＝光照强度(1)，
[0029]
在本实施例中，太阳辐射量为大气上界的太阳辐射总量的变化，而在大气下界，太阳辐射量的经过云量和能见度等天气因素衰减后得到光伏电站的光照强度。
[0030]
向所述通用关系式代入当前时间的光照参数和太阳辐射量，得到当前光照强度计算公式，
[0031]
当前太阳辐射量
×
[(1-当前云量)
×
当前云量权重]
×
(当前能见度
×
当前能见度权重)＝当前光照强度(2)；
[0032]
向所述通用关系式代入未来时间的光照参数和太阳辐射量，得到未来光照强度计算公式，
[0033]
未来太阳辐射量
×
[(1-未来云量)
×
未来云量权重]
×
(未来能见度
×
未来能见度权重)＝未来光照强度(3)；
[0034]
整合所述当前光照强度计算公式和未来光照强度计算公式，得到未来光照强度的最终式，
[0035]
未来光照强度＝{未来太阳辐射量
×
[(1-未来云量)
×
未来云量权重]
×
(未来能见度
×
未来能见度权重)}/{当前太阳辐射量
×
[(1-当前云量)
×
当前云量权重]
×
(当前能见度
×
当前能见度权重)}(4)，其中，未来太阳辐射量与当前太阳辐射量的关系由大气上界太阳总辐射量不变但呈年规律变化的原则确定；
[0036]
其中，计算大气上界的当前太阳辐射量，当前太阳辐射量＝太阳总辐射量
×
(地日最近距离/当前地日距离)
×
(当前太阳高度角/当前年度最大太阳高度角)，
[0037]
计算大气上界的未来太阳辐射量，未来太阳辐射量＝太阳总辐射量
×
(地日最近距离/未来地日距离)
×
(未来太阳高度角/未来年度最大太阳高度角)；
[0038]
在本实施例中，太阳辐射量与光伏电站所在地区太阳高度角有关，太阳高度角越大，穿越大气的路径就越短，大气对太阳辐射的削弱作用越小，则到达地面的太阳辐射量越多，纬度的高低直接影响太阳高度角的大小，而太阳高度角与本年度所处的时间有关，不同时间的太阳高度角一定，一天内的太阳高度角都不同，故太阳辐射量的变化与时间有关，所以计算上述(2)和(3)等式的比值中，未来太阳辐射量/当前太阳辐射量可由大气上界的太阳辐射量的计算公式得到；
[0039]
4、根据不同时间和光照参数，把影响发电功率的影响因素数据应用聚类算法中，根据未来光照强度的最终式，利用k均值聚类算法建立光照强度的预测模型，按照光照参数分为若干个聚类；在每个聚类下随机取若干个未来光照强度作为初始的聚类中心；输入未
来光照强度样本，并分配给距离最近的聚类中心，且每输入一次样本就重新计算聚类中心。
[0040]
5、利用神经网络对预测模型进行训练，得到当前云量权重、未来云量权重、当前能见度权重和未来能见度权重，代入(4)中，
[0041]
6、计算预测光照强度和单位光照度负荷值的乘积，得到未来发电功率＝单位光照度负荷值
×
{未来太阳辐射量*[(1-未来云量)*未来云量权重]
×
(未来能见度*未来能见度权重)}/{当前太阳辐射量
×
[(1-云量)*当前云量权重]
×
(能见度*当前能见度权重)}(5)；
[0042]
7、获取光伏电站光伏组件高温影响率，所述高温影响率为气温每升高一度光伏组件发电功率降低百分比，在本实施例中，温度每升高一度，发电功率降低0.44％，得到精准未来发电功率＝升高温度
×
(1-高温影响率)
×
(1-年限衰减率)
×
单位光照度负荷值
×
{未来太阳辐射量*[(1-未来云量)*未来云量权重]
×
(未来能见度*未来能见度权重)}/{当前太阳辐射量
×
[(1-云量)*当前云量权重]
×
(能见度*当前能见度权重)}；
[0043]
在本实施例中，若要以年为单位计算预测发电功率，需要考虑年限衰减率，所述年限衰减率为光伏组件每年因自身因素导致的发电功率降低百分比，例如光伏组件中晶体硅年平均衰减率为0.5％，将0.5％作为年限衰减率，获取预测时间与当前相比的增长年限；精准预测发电功率＝升高温度
×
(1-高温影响率)
×
增长年限
×
(1-年限衰减率)
×
单位光照度负荷值
×
{未来太阳辐射量*[(1-未来云量)*未来云量权重]
×
(未来能见度*未来能见度权重)}/{当前太阳辐射量
×
[(1-云量)*当前云量权重]
×
(能见度*当前能见度权重)}；
[0044]
实施例2
[0045]
本实施例提供一种光伏电站发电功率预测装置，在实施例1的基础上增设了显示器，显示器与控制处理器连接，显示器显示不同时间点预测的发电功率，方便工作人员进行查看。
[0046]
尽管通过参考附图并结合优选实施例的方式对本实用新型进行了详细描述，但本实用新型并不限于此。在不脱离本实用新型的精神和实质的前提下，本领域普通技术人员可以对本实用新型的实施例进行各种等效的修改或替换，而这些修改或替换都应在本实用新型的涵盖范围内/任何熟悉本技术领域的技术人员在本实用新型揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本实用新型的保护范围之内。因此，本实用新型的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。