一种基于基准站感知的分布式光伏观测方法及系统与流程

1.本发明属于新能源运行控制技术领域，具体涉及一种基于基准站感知的分布式光伏观测方法及系统。


背景技术：

2.太阳能具有充分的清洁性、安全性、相对的广泛性、确实的长寿命和免维护性、资源的充足性及潜在的经济性等优点，在长期的能源战略中具有重要地位。风光等新能源将在一次能源消费中的占比将不断增加，光伏发电装机容量将快速增长。分布式光伏并网和局部消纳压力日趋增大，其随机、波动、间歇性大的特性，将给电网的安全稳定运行带来更大挑战。为了保障分布式光伏的充分消纳和电网的安全、稳定运行，电网必须对分布式光伏进行全面观测，对光伏的发电情况实时感知，并对其未来发电趋势准确评估。
3.目前，分布式光伏主要通过低压380/220v和中压10kv接入电网。其中，中压分布式光伏按照管理要求，其运行信息直接接入电网调度系统；低压分布式光伏未纳入调度管理，只有营销用采系统(电力用户用电信息采集系统)通过电能表采集其信息。而用采系统的数据采集频率低、延时大，无法满足调度系统的实时观测要求，也缺少未来发电的预测信息，导致调度观测到的用电负荷曲线失真，影响系统的调度管理。低压分布式光伏单站容量小，分散性大，点多面广，如果增设采集装置进行实时信息采集，则存在投资成本高、运维工作量大、电网与用户界面不清等突出问题，现场无法实施。


技术实现要素：

4.为解决现有技术中的不足，本发明提供一种基于基准站感知的分布式光伏观测方法及系统，能够充分利用已有的数据对分布式光伏进行观测，提高了调度系统对分布式光伏发电功率观测的准确性和实时性。
5.为达到上述目的，本发明所采用的技术方案是：
6.第一方面，提供一种分布式光伏观测方法，按照设定的条件将所需观测的光伏电站划分为若干个光伏集群区域，每个所述光伏集群区域内选择至少一个光伏电站作为基准站，所述方法包括：采集每个光伏集群区域内各基准站的实时发电功率数据；获取每个光伏集群区域内所有光伏电站的历史发电功率数据；根据历史发电功率数据，计算每个光伏集群区域内各基准站的发电功率比例系数；根据每个基准站的发电功率比例系数及该基准站的实时发电功率数据，计算各基准站所在光伏集群区域的分布式光伏实时发电总功率；根据各光伏集群区域的分布式光伏实时发电总功率，计算各行政区域的分布式光伏实时发电总功率。
7.进一步地，所述按照设定的条件将所需观测的光伏电站划分为若干个光伏集群区域，包括：将一个行政区域内气象条件满足设定要求的一片地域范围划为一个光伏集群区域，根据气象条件，一个行政区域可以划为一个或多个光伏集群区域。
8.进一步地，所述发电功率比例系数通过以下方法获得：
[0009][0010]
其中，ki为第i个基准站的发电功率比例系数，p
区-历史-s
为第s个时刻该光伏集群区域的分布式光伏发电总功率，p
基-历史-i-s
为第i个基准站在第s个时刻的发电功率，s为历史时刻，s＝1，
···
，m。
[0011]
进一步地，各基准站所在光伏集群区域的分布式光伏实时发电总功率p
区
，通过以下方法获得：
[0012][0013]
其中，p
基-i
为光伏集群区域内第i个基准站的实时发电功率数据，i为1～n的整数，n为一个光伏集群区域内基准站的数量。
[0014]
进一步地，各行政区域的分布式光伏实时发电总功率，通过以下方法获得：
[0015]
县/区域的分布式光伏实时发电总功率p
县域
为：
[0016][0017]
其中，p
区-j
为第j个光伏集群区域的分布式光伏实时发电总功率，全县/区共划分为u个光伏集群区域；市域的分布式光伏实时发电总功率p
市域
为：
[0018][0019]
其中，p
县域-l
为第l个县/区域内的分布式光伏实时发电总功率，全市共有v个县/区；省域的分布式光伏实时发电总功率p
省域
为：
[0020][0021]
其中，p
市域-h
为第h个市域分布式光伏实时发电总功率，全省共有w个市。
[0022]
进一步地，获取各基准站所在位置处未来时刻的气象预测数据；将获取的气象预测数据输入建立的基准站光伏发电功率预测模型，获得各基准站预测发电功率；根据每个基准站的发电功率比例系数及该基准站预测发电功率，计算各基准站所在光伏集群区域的分布式光伏预测发电总功率；根据各光伏集群区域的分布式光伏预测发电总功率，计算各行政区域的分布式光伏预测发电总功率。
[0023]
进一步地，所述基准站光伏发电功率预测模型采用基准站的历史发电功率数据和与之对应的基准站所在位置的历史气象数据，通过人工智能算法进行训练。
[0024]
进一步地，所述人工智能算法包括但不限于长短期记忆算法、支持向量机算法、随机森林算法、马尔科夫链算法、梯度提升决策树算法。
[0025]
进一步地，各基准站所在光伏集群区域的分布式光伏预测发电总功率p
区-预
，通过以下方法获得：
[0026]
光伏集群区域的分布式光伏预测发电总功率p
区-预
为：
[0027][0028]
其中，p
基-预-i
为光伏集群区域内第i个基准站的预测光伏发电功率数据，i为1～n的
整数，n为一个光伏集群区域内基准站的数量；
[0029]
进一步地，各行政区域的分布式光伏预测发电总功率，通过以下方法获得：
[0030]
县/区域的分布式光伏预测发电总功率p
县域-预
为：
[0031][0032]
其中，p
区-预-j
为第j个光伏集群区域的分布式光伏预测发电总功率，全县/区共划分为u个光伏集群区域；市域的分布式光伏预测发电总功率p
市域-预
为：
[0033][0034]
其中，p
县域-预-l
为第l个县/区域内的分布式光伏预测发电总功率，全市共有v个县/区；省域的分布式光伏预测发电总功率p
省域-预
为：
[0035][0036]
其中，p
市域-预-h
为第h个市域分布式光伏预测发电总功率，全省共有w个市。
[0037]
第二方面，提供一种分布式光伏观测系统，按照设定的条件将所需观测的光伏电站划分为若干个光伏集群区域，每个所述光伏集群区域内选择至少一个光伏电站作为基准站，所述系统包括：第一数据获取模块，用于采集每个光伏集群区域内各基准站的实时发电功率数据；第二数据获取模块，用于获取每个光伏集群区域内所有光伏电站的历史发电功率数据；发电功率比例系数计算模块，用于根据历史发电功率数据，计算每个光伏集群区域内各基准站的发电功率比例系数；光伏集群区域功率计算模块，用于根据每个基准站的发电功率比例系数及该基准站的实时光伏发电功率数据，计算各基准站所在光伏集群区域的分布式光伏实时发电总功率；各行政区域功率计算模块，用于根据各光伏集群区域的分布式光伏实时发电总功率，计算各行政区域的分布式光伏实时发电总功率。
[0038]
与现有技术相比，本发明所达到的有益效果：
[0039]
(1)本发明通过每个光伏集群区域内所有光伏电站的历史发电功率数据，计算每个光伏集群区域内各基准站的发电功率比例系数，根据每个基准站的发电功率比例系数及该基准站的实时光伏发电功率数据，计算各基准站所在光伏集群区域的分布式光伏实时发电总功率，及各行政区域的分布式光伏实时发电总功率；能够充分利用已有的数据对分布式光伏进行观测，提高了调度系统对分布式光伏发电功率观测的准确性和实时性；
[0040]
(2)本发明充分利用已有的设施和条件，充分挖掘数据潜在价值，对分布式光伏的运行发电情况进行实时推算，并对未来发电情况进行预测，提升电网对分布式光伏的观测实时性和准确度，为源网荷储协同互动调控提供基础条件，助力整县分布式光伏的开发建设和双碳目标的实现；
[0041]
(3)本发明在对分布式光伏运行状态进行实时观测和准确预测，提升对分布式光伏的有效管理的同时，可以降低设备投资和人力投入。
附图说明
[0042]
图1是本发明实施例提供的一种基于基准站感知的分布式光伏观测方法的流程示意图。
具体实施方式
[0043]
下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
[0044]
实施例一：
[0045]
一种基于基准站感知的分布式光伏观测方法，按照设定的条件将各光伏电站划分为若干个光伏集群区域，每个所述光伏集群区域内选择至少一个光伏电站作为基准站，所述方法包括：采集每个光伏集群区域内各基准站的实时发电功率数据；获取每个光伏集群区域内所有光伏电站的历史发电功率数据；根据历史发电功率数据，计算每个光伏集群区域内各基准站的发电功率比例系数；根据每个基准站的发电功率比例系数及采集的该基准站的实时发电功率数据，计算各基准站所在光伏集群区域的分布式光伏实时发电总功率；根据各光伏集群区域的分布式光伏实时发电总功率，计算各行政区域的分布式光伏实时发电总功率。
[0046]
本发明通过合理划分地理光伏集群区域，选择适当的光伏基准站，采集基准站光伏发电功率，获取区域内所有分布式光伏发电功率数据，动态计算每个光伏集群区域内所有分布式光伏发电功率与基准站光伏发电功率的发电功率比例系数，通过基准站实时发电功率数据和发电功率比例系数推算出各基准站所在光伏集群区域的分布式光伏实时发电总功率。预测基准站光伏未来发电功率，通过基准站光伏预测功率数据和发电功率比例系数推算出光伏集群区域内分布式光伏的预测发电功率，从而通过光伏集群区域数据累加可以实现县(区)域、市域、省域分布式光伏实时发电状态的准确监视和未来发电状态的预测评估，满足当前新能源大规模接入电网的监视要求，避免大量设备投资和人力投入，助力整县分布式光伏开发建设和“双碳”目标实现，具有良好的应用前景。本发明的主要流程如图1所示。
[0047]
步骤一：光伏集群区域划分，根据行政区划、地理位置和太阳辐照量、温度、湿度等气象条件，将一个行政范围内气象条件相近的一片地域范围划为一个光伏集群区域，根据气象条件，一个行政区可以划为一个光伏集群区域或者多个光伏集群区域。
[0048]
具体实施过程中，电网公司将一个行政区范围内的供电网络划分为多个供电网格，分布式光伏都会接入某一个供电网格，因此结合行政区和电网公司划分的供电网格进行光伏集群区域划分，将一个供电网格划分为一个光伏集群区域，或者将多个气象条件相近的供电网格划分为一个光伏集群区域，供电网格的气象条件根据网格内的太阳日辐照量、温度、湿度的相似性来判定。
[0049]
步骤二：基准站选择，在每个光伏集群区域内选择运行稳定、信息直接接入调度系统的光伏电站作为基准站，一个光伏集群区域内可以选择1座或者多座基准站，基准站将实时发电功率数据上送调度系统，并且信息上送链路稳定可靠，上送的信息质量优(无效数据或坏数据少)，信息上送的通信介质可采用光纤专网、无线专网，并通过将实时数据记录存储形成历史数据。
[0050]
具体实施过程中，可以选择光伏集群区域内的集中式光伏电站、10kv分布式光伏电站作为基准站，同时具备以下条件：
[0051]
a)作为基准站的光伏电站应与调度系统有直接的数据交互通道，保证光伏发电功率数据上送调度系统的可靠性和实时性，集中式光伏电站应通过调度数据网(光纤专网)接
入调度系统，10kv分布式光伏电站应通过调度数据网(光纤专网)或无线专网接入调度系统。
[0052]
b)作为基准站的光伏电站的设备运行稳定，数据质量高，合格率高于设定阈值，合格率q的计算公式如下：
[0053][0054]
其中，n
error
为基准站一天内数据异常个数，n
day
为基准站一天数据总个数，当合格率满足设定阈值时，表示该分布式光伏站点的出力数据合格，可以用于分布式光伏发电功率推算，数据合格率阈值根据条件要求可设定为95％。
[0055]
步骤三：发电功率采集，包括基准站的实时发电功率数据采集和光伏集群区域内所有分布式光伏的历史发电功率数据采集。
[0056]
基准站与调度系统之间通过调度数据网(光纤专网)或无线专网直接相连，基准站的实时发电功率数据由站内远动装置或具备远动功能的设备实时上送调度系统，调度系统对基准站上送数据进行实时采集，得到基准站实时发电功率数据p
基
，并记录存储形成基准站的历史发电功率数据p
基-历史
。
[0057]
区域内所有分布式光伏的历史发电功率数据都从营销用采系统获取，营销用采系统定期采集每个分布式光伏的并网电能表的数据，包括电压、电流、发电功率及日发电量，电能表数据一般为1min/点、15min/点或者1h/点，由分布式并网点电能表的性能决定，营销用采系统采集电能表数据的频率一般为15min/次、1h/次或1天/次，也由分布式并网点电能表的性能决定。因此为了保证数据采集的完整性，调度系统可每天通过营销用采系统获取前一天所有分布式光伏1h/点的发电功率数据，然后根据分布式光伏与光伏集群区域的对应关系，将同一光伏集群区域内的所有分布式光伏同一时刻的功率进行累加，得到光伏集群区域的分布式光伏发电总功率数据p
区-历史
。
[0058]
步骤四：发电功率比例系数k值计算，根据历史发电功率数据，计算每个光伏集群区域内各基准站的发电功率比例系数；发电功率比例系数k为光伏集群区域内所有分布式光伏的发电总功率p
区-历史
与同一时刻基准站光伏发电功率p
基-历史
的比值，一个区域内若有多个基准站，则每个基准站都要单独计算一个发电功率比例系数k，即为光伏集群区域内所有分布式光伏历史发电功率与同一时刻该基准站的光伏历史发电功率的比值。为了提高发电功率比例系数k的准确性，采用多个时刻的历史数据计算多个比例系数，然后取平均值。具体的，可以选择近期x天(如最近7天、最近15天或最近30天)且每天从6点到18点间(考虑光伏一般从早上6点开始发电，傍晚18点后停止发电)的光伏发电功率历史数据进行计算，然后计算的多个数据取平均得到发电功率比例系数k，第i个基准站的发电功率比例系数ki计算方法为：
[0059][0060]
其中，p
区-历史-s
为第s个时刻该光伏集群区域的分布式光伏发电总功率，p
基-历史-i-s
为第i个基准站在第s个时刻的发电功率，s为历史时刻，s＝1，
···
，m，一共取m个时刻的数据，m＝x
×
13，m个时刻都为历史时刻。
[0061]
发电功率比例系数k值的计算定期滚动计算，可以每天计算一次，也可以多天计算一次，计算所用的历史数据也滚动更新，每次计算都用计算当日0时开始往前x天的历史数据进行计算。
[0062]
步骤五：光伏实时发电功率推算，根据每个基准站的发电功率比例系数及采集的该基准站的实时发电功率数据，计算各基准站所在光伏集群区域的分布式光伏实时发电总功率；一个光伏集群区域的分布式光伏实时发电总功率p
区
通过基准站实时发电功率数据p
基
和发电功率比例系数k相乘得到p
区
＝p
基
×
k。如果一个区域有多个基准站，则每个基准站单独计算出区域的分布式光伏实时发电总功率，然后通过取平均值得到最终的光伏集群区域的分布式光伏实时发电总功率p
区
，具体计算方法为：
[0063][0064]
其中，p
基-i
为光伏集群区域内第i个基准站的实时发电功率数据，i为1～n的整数，n为一个光伏集群区域内基准站的数量。
[0065]
光伏集群区域分布式光伏历史发电功率数据由光伏集群区域分布式光伏实时发电功率记录存储形成。
[0066]
根据各光伏集群区域的分布式光伏实时发电总功率，计算各行政区域的分布式光伏实时发电总功率。
[0067]
获取光伏集群区域的分布式光伏实时发电总功率p
区
，县(区)域分布式光伏发电总功率通过全县(区)范围内所有光伏集群区域分布式光伏同一时刻的发电功率累加得到，县(区)域分布式光伏实时发电总功率p
县域
为全县(区)范围内所有光伏集群区域分布式光伏实时发电功率总和：
[0068][0069]
其中，p
区-j
为第j个光伏集群区域的分布式光伏实时发电总功率，全县/区共划分为u个光伏集群区域；县(区)域分布式光伏历史发电总功率可通过县(区)域分布式光伏实时发电总功率记录存储形成，也可由全县(区)范围内所有光伏集群区域分布式光伏同一时刻的历史发电功率累加得到。
[0070]
获得县(区)域分布式光伏实时发电总功率p
县域
后，市域的分布式光伏实时发电总功率p
市域
，通过全市范围内所有县域分布式光伏同一时刻的发电总功率累加得到，市域的分布式光伏实时发电总功率p
市域
为全市范围内所有县(区)域分布式光伏实时发电总功率总和：
[0071][0072]
其中，p
县域-l
为第l个县/区域内的分布式光伏实时发电总功率，全市共有v个县/区；市域分布式光伏历史发电总功率可通过市域分布式光伏实时发电总功率记录储存形成，也可由全市范围内所有县(区)域分布式光伏同一时刻的历史发电总功率累加得到。
[0073]
获得市域的分布式光伏实时发电总功率p
市域
后，省域的分布式光伏实时发电总功率p
省域
，通过全省范围内所有市域分布式光伏同一时刻的发电总累加得到，省域的分布式光伏实时发电总功率p
省域
为全省范围内所有市域分布式光伏实时发电总功率的总和：
[0074][0075]
其中，p
市域-h
为第h个市域分布式光伏实时发电总功率，全省共有w个市。省域分布式光伏历史发电总功率可通过省域分布式光伏实时发电总功率记录储存形成，也可由全省范围内所有市域分布式光伏同一时刻的历史发电总功率累加得到。
[0076]
步骤六：基准站光伏发电功率预测，通过基准站的光伏历史发电功率和基准站所在位置的历史气象数据(太阳辐照量、温度、湿度、气压)，通过人工智能算法训练基准站光伏发电功率预测模型，人工智能算法包括但不限于长短期记忆(lstm)算法、支持向量机(svm)算法、随机森林算法、马尔科夫链算法、梯度提升决策树(xgboost)算法；对训练好的预测模型输入未来时刻的气象预测数据(太阳辐照量、温度、湿度、气压)，获得基准站光伏未来时刻的预测发电功率。气象预测数据可从气象预报中心(中国国家气象信息中心、美国国家航空航天局、欧洲中期天气预报中心等)获取。基准站光伏发电功率预测的具体步骤包括：获取各基准站所在位置处未来时刻的气象预测数据；将获取的气象预测数据输入建立的基准站光伏发电功率预测模型，获得各基准站预测发电功率；根据每个基准站的发电功率比例系数及该基准站预测发电功率，计算各基准站所在光伏集群区域的分布式光伏预测发电总功率；根据各光伏集群区域的分布式光伏预测发电总功率，计算各行政区域的分布式光伏预测发电总功率。
[0077]
步骤七：光伏预测发电功率推算，获取基准站光伏预测发电功率后，基于步骤四的发电功率比例系数k，采用步骤五相同的方法推算光伏集群区域、县(区)域、市域、省域分布式光伏的预测发电总功率，其中，光伏集群区域的分布式光伏预测发电总功率p
区-预
为：
[0078][0079]
其中，p
基-预-i
为光伏集群区域内第i个基准站的预测光伏发电功率数据，i为1～n的整数，n为一个光伏集群区域内基准站的数量；
[0080]
县/区域的分布式光伏预测发电总功率p
县域-预
为：
[0081][0082]
其中，p
区-预-j
为第j个光伏集群区域的分布式光伏预测发电总功率，全县/区共划分为u个光伏集群区域；
[0083]
市域的分布式光伏预测发电总功率p
市域-预
为：
[0084][0085]
其中，p
县域-预-l
为第l个县/区域内的分布式光伏预测发电总功率，全市共有v个县/区；
[0086]
省域的分布式光伏预测发电总功率p
省域-预
为：
[0087][0088]
其中，p
市域-预-h
为第h个市域分布式光伏实时发电总功率，全省共有w个市。
[0089]
本发明能够充分利用已有的数据对分布式光伏进行观测，提高了调度系统对分布
式光伏发电功率观测的准确性和实时性，提升对分布式光伏的有效管理的同时，可以降低设备投资和人力投入；本发明充分利用已有的设施和条件，充分挖掘数据潜在价值，对分布式光伏的运行发电情况进行实时推算，并对未来发电情况进行预测，提升电网对分布式光伏的观测实时性和准确度，为源网荷储协同互动调控提供基础条件，助力整县分布式光伏的开发建设和双碳目标的实现。
[0090]
实施例二：
[0091]
基于实施例一所述的一种基于基准站感知的分布式光伏观测方法，本实施例提供一种基于基准站感知的分布式光伏观测系统，按照设定的条件将所需观测的光伏电站划分为若干个光伏集群区域，每个所述光伏集群区域内选择至少一个光伏电站作为基准站，所述系统包括：第一数据获取模块，用于采集每个光伏集群区域内各基准站的实时发电功率数据；第二数据获取模块，用于获取每个光伏集群区域内所有光伏电站的历史发电功率数据；发电功率比例系数计算模块，用于根据历史发电功率数据，计算每个光伏集群区域内各基准站的发电功率比例系数；光伏集群区域功率计算模块，用于根据每个基准站的发电功率比例系数及采集的该基准站的实时发电功率数据，计算各基准站所在光伏集群区域的分布式光伏实时发电总功率；各行政区域功率计算模块，用于根据各光伏集群区域的分布式光伏实时发电总功率，计算各行政区域的分布式光伏实时发电总功率。
[0092]
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。