一种基于全天空云图的光伏电站辐射预测方法与流程

技术特征：

1.一种基于全天空云图的光伏电站辐射预测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

步骤1.根据所述光伏电站的晴空的历史辐射数据，建立晴空辐射模型；

步骤2.利用全天空云图，得到其在未来1个时间段内的不同厚度云团运动向量和云状变化趋势；

步骤3.获取所述云团中太阳强度；

步骤4.建立超短期辐射预测模型，对光伏电站未来1个时间段内的辐射进行预测。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤1包括：

1-1.基于历史辐射数据及太阳常数I_sc修正不同时间到达大气层上界的太阳辐射强度I₀，建立晴空辐射模型：

$I_0=I_{sc}\[1+0.033cos\frac{{360}^0}{365}N\]---\left(1\right)$

式(1)中，N为积日、即当前日在一年中的序号；I_sc≈1367W/m²；

1-2.计算得到太阳赤纬角δ：

$\mathrm{\δ}={23.45}^o*sin\[{360}^0*(284+\frac{N}{365})\]---\left(2\right)$

1-3.计算得到太阳时角τ；

1-4.根据实时辐射数据校正晴空辐射模型，得到大气层外切面接收到的太阳辐射I：

式(2)中，θ为太阳天顶角，δ为太阳赤纬角，光伏电站的纬度，τ为太阳时角。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述1-3包括：

a.计算得到地球绕太阳公转时运动和转速变化所产生的时间差E：

$E=9.87\sin \[720*\frac{N-81}{364}\]-7.53*cos(360*\frac{N-81}{364})-1.5*sin(360*\frac{N-81}{364})---\left(4\right);$

b.根据下式(4)的真太阳时与北京时间的转换公式，计算得到表示真太阳时的小时数S和分钟数F；

c.根据真太阳时的小时数S和分钟数F，计算得到太阳时角τ为：

$\mathrm{\τ}=\frac{S+F}{60-12}*15---\left(6\right).$

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤2包括：

2-1.设置全天空成仪以相同的时间间隔提取所采集云团的云状，得到云图；

其中，所述时间间隔为30秒至1分钟；

2-2.利用全天空成仪对云图进行统计分析，得到过去1个时间段内的不同颜色的云状像素变化数据的统计值；其中，所述时间段为1至3小时；所述云状像素变化数据包括厚云团像素C_厚及薄云团像素C_薄；

2-3.根据所述云状像素变化数据的统计值，计算得到所述云图在未来1个时间段内的不同厚度云团运动向量和云状变化趋势。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述2-3包括：

d.捕捉时间长度T内的云团在所述全天空成仪中的采集频率，且所述全天空成像仪的采样间隔为T_Δ，则所采集云图的张数S为：

s＝T/T_Δ (7)

e.根据云图处理后不同颜色云状提取的不同厚度的云团，利用云团色彩变化趋势，分析两张相临云团的相似性；

f.计算所述云团运动向量；

g.预测太阳光斑遮挡状态K(t)：

$K\left(t\right)=\left\{\begin{array}{c}{k}_b\left(t\right)\\ k_h\left(t\right)\end{array}\right.---\left(8\right)$

式(8)中，k_b(t)为薄云团遮挡下的太阳光斑遮挡状态；k_h(t)为厚云团遮挡下的太阳光斑遮挡状态。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述e包括：

e-1.计算t₀时刻薄云团和厚云团的像素统计值C_薄、C_厚和t₁时刻薄云团和厚云团的像素统计值C_薄、C_厚；

e-2.根据所述全天空成仪的图像处理后的时间线性关系，得出t₀到t₁薄云团和厚云团的变化规律，从而计算得到t₀到t₁两个时刻云图里的各个相似云团，然后计算出第i个厚云团的质心O_hi及第i个薄云团的质心O_bi。

7.如权利要求5或6所述的方法，其特征在于，所述f包括：

f-1.所述云图中t时刻某个薄云团质心O_b0(x_b0,y_b0)和厚云团质心O_h0(x_h0,y_h0)，在t+1时刻薄、厚云团均发生位移和云状变化，变化后的薄、厚云团质心为O_b1(x_b1,y_b1)和O_h1(x_h1,y_h1)；

f-2.计算t到t+1时刻的薄、厚云团的速度向量V_b1和V_h1，t+1到t+2时刻的薄、厚云团的速度向量V_b2和V_h2，以及t到t+2两个时刻的薄、厚云团的速度向量V_b和V_h；

f-3.求解从t-1时刻到t时刻第i块云团的位移距离d_i(t)：

$d_i\left(t\right)=\sqrt{{\left(y_i\right(t)-y_i(t-1\left)\right)}^2+{\left(x_i\right(t)-x_i(t-1\left)\right)}^2}---\left(9\right)$

式(9)中，x_i(t),y_i(t)分别为第i块云团在t时刻质心O_i(t)对应的坐标关系；

x_i(t-1),y_i(t-1)分别为第i块云团在t-1时刻质心O_i(t)对应的坐标关系；

f-4.计算第i块所述薄云团或厚云团在t时刻的二次拟合关系φ_i(t)：

${\mathrm{\φ}}_i\left(t\right)=arctan\frac{y_i\left(t\right)-y_i(t-1)}{x_i\left(t\right)-x_i(t-1)}---\left(10\right)$

f-5.计算第i块所述薄云团或厚云团在t+1时刻的二次拟合关系φ_i(t+1)：

φ_i(t+1)＝aφ_i(t)²+bφ_i(t)-c (11)

式(11)中，a、b、c为φ_i(t)对应的参数；其中，薄云团或厚云团对应的参数a、b、c不同，薄云团对应的参数为a_b、b_b、c_b；厚云团对应的参数为a_h、b_h、c_h；

f-6.计算得到第i块云团在t+1时刻的质心坐标O_i(x_i(t+1),y_i(t+1))：

$\left\{\begin{array}{c}{x}_i(t+1)=x_i\left(t\right)+d_i\left(t\right)*\cos \left({\mathrm{\φ}}_i\right(t\left)\right)\\ y_i(t+1)=y_i\left(t\right)+d_i\left(t\right)*\sin \left({\mathrm{\φ}}_i\right(t\left)\right)\end{array}\right.---\left(12\right).$

8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，步骤3包括：

分析云图太阳光斑强度与所述光伏电站的辐射监测数据进行相关性，得到太阳光斑强度的二次拟合关系S(t+1)：

$S(t+1)=\frac{a}{C_{sh}}S{\left(t\right)}^2+\frac{b}{C_{sb}}S\left(t\right)+c---\left(13\right)$

式(13)中，S(t)为第t时刻的太阳光斑强度等级为S(t)；C_sh是太阳光斑周围的厚云团像素统计；C_sb为太阳光斑周围的薄云团像素统计。

9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，步骤4包括：

4-1.建立所述超短期辐射预测模型：

I_d(t)＝a*I(t)²+bI(t)-I(t)K(t)S(t+1)/S_max (14)

式(14)中，I_d(t)为t时刻光伏电站的近地面辐照度为总辐射；I(t)为大气层外切面太阳辐射；a¹,b¹均为二次曲线关系式的对应项系数；S_max为太阳光斑强度的最大值；

4-2.根据所述超短期辐射预测模型，对光伏电站未来1个时间段内的辐射进行预测；

4-3.当日预测结束后，更新光伏电站的历史辐射数据与光伏电站地面辐射监测数据库，并更新晴空辐射模型。