一种绘制光伏逆变器预测输出功率曲线的方法与流程

本发明涉及光伏发电领域，更具体地说，涉及一种绘制光伏逆变器预测输出功率曲线的方法。

背景技术：

光能是绿色的洁净能源，受环境的变化而具有间歇性、波动性的特点。因为受云的变化不确定性的影响，进而引起输出功率的变化，光伏逆变器输出功率在一个时间段内不是平滑曲线，导致电网的电压和相位不同程度的波动，从而降低供电的质量和安全性。在实际应用中，考虑电网输出功率的波动性以及光能波动性，为保证供电质量，通常采取策略控制调整光能的输出功率，使得光能在发电系统中不能充分利用。

如果能有一种方法可以提前预测光能的变化，对于智能微网或分布式发电系统的策略控制、电能的生产具有重要指导意义，可以提前预知、预判输出功率的变化和趋势，从而改变其他储能设备的工作状态或者改变非重要性负荷的大小，对供电可靠性和供电质量大大提高，改善了人们的生活、工业生产。

现有的方法是：在一定的时间间隔内，限制其他一台或数台光伏逆变器输出功率，逐一放开一台光伏逆变器的功率限制，试探此光伏逆变器可输出的功率大小，进而预测当前光伏逆变器的输出功率，预测并修正基准曲线。此方法也没有考虑不确定因素，即云的瞬态对光照强度的影响，根据此方法得出输出功率基准曲线太粗略、不够准确。

技术实现要素：

本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述缺陷，提供一种绘制光伏逆变器预测输出功率曲线的方法，可以准确预测光伏逆变器输出功率的变化。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：构造一种绘制光伏逆变器预测输出功率曲线的方法，包括下述步骤：

A：选取符合当日所述光伏逆变器的实际输出功率的初始基准曲线；

B：根据已测量得到的当日所述光伏逆变器的实际输出功率和初始基准曲线对应日的实际输出功率，对所述初始基准曲线进行修正，得到修正基准曲线；

C：获取当前时刻T1光伏逆变器的实际输出功率A、修正基准曲线功率X及输入预测系数α，计算下一时刻T2的预测输出功率An,所述An＝A+αX；

D.将计算得到的预测输出功率连接成预测输出功率曲线；

E.判断当前时刻T1是否在第一预设时刻Tn至第二预设时刻Tm之间，若是，则在第一预设时间段T后执行所述步骤C。

优选地，所述步骤C之后还包括，

判断计算得到的所述下一时刻T2的预测输出功率An是否大于所述光伏逆变器的额定功率且是否小于0，若所述预测输出功率An大于所述光伏逆变器的额定功率，则确定所述预测输出功率为所述光伏逆变器的额定功率，若所述预测输出功率An小于0，则确定所述预测输出功率为0。

优选地，所述步骤A包括：

A-1.选取一组当日实际输出功率(P1、P2、……Pn)；

A-2.在所述光伏逆变器的监控系统中的基准曲线上选取一组基准曲线功 率(P1′、P2′、……Pn′)，且所述基准曲线功率(P1′、P2′、……Pn′)与所述当日实际输出功率(P1、P2、……Pn)中的每个功率数据在时间上一一对应；

A-3.根据公式计算所述监控系统中每条基准曲线的S值，选取最小S值所对应的基准曲线作为所述初始基准曲线。

优选地，所述步骤A-1中，所述当日实际输出功率(P1、P2、……Pn)中每个功率所对应的时间间隔相同。

优选地，所述步骤B包括:

选取一组初始基准曲线对应日的实际输出功率(P1″、P2″、……Pn″)，所述初始基准曲线对应日的实际输出功率(P1″、P2″、……Pn″)与所述当日实际输出功率(P1、P2、……Pn)中的每个功率数据在时间上一一对应；

计算比值β，$\mathrm{\β}=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{Pi}/\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{Pi}}^{\′\′};$

将所述初始基准曲线与所述比值β做乘法运算，得到所述修正基准曲线。

优选地，在所述步骤S2之后设置边界曲线，所述边界曲线包括上边界曲线和下边界曲线,具体包括下述步骤：

等时间间隔地选取若干组初始基准曲线对应日的实际输出功率数据，每组初始基准曲线对应日的实际输出功率数据包括若干初始基准曲线对应日的实际输出功率数据，对每组初始基准曲线对应日的实际输出功率数据求平均值作为该组初始基准曲线对应日的实际输出功率数据对应中间时刻的输出功率值，将每组初始基准曲线对应日的实际输出功率数据所对应中间时刻的输出功率值连接得到第一平滑输出功率曲线；

将所述第一预设时刻Tn至所述第二预设时刻Tm等分成若干时刻，将每一时刻对应的初始基准曲线对应日的实际输出功率与所述第一平滑输出功率曲 线的功率值进行差值运算，得到第一运算结果数据；

选取所述第一运算结果数据中间的70％—90％数据作为第一样本数据，并判断所述第一样本数据中是否有70％-90％的样本数据同为正或者同为负，若是且同为正，则选取同为正的第一样本数据对应初始基准曲线对应日的实际输出功率连接成上边界曲线，若是且同为负，则选取所述第一样本数据对应初始基准曲线对应日的实际输出功率连接成下边界曲线；

若得到所述上边界曲线，则以所述修正基准曲线上的点为对称中心，将同时刻所述上边界曲线上的点作第一对称点，并将所述第一对称点连接成所述下边界曲线；若得到所述下边界曲线，以所述修正基准曲线上的点为对称中心，将同时刻所述下边界曲线上的点作第二对称点，并将所述第二对称点连接成所述上边界曲线。

优选地，所述第一预设时间段T为1s—60s。

优选地，在所述步骤E之后，

获取所述光伏逆变器的所述实际输出功率曲线、所述预测输出功率曲线、所述修正基准曲线进行求和并做平均运算，得到新基准曲线；

保存所述新基准曲线。

优选地，输入所述预测系数α包括：

输入所述上边界曲线在当前时刻T1的上边界曲线功率A1或者所述下边界曲线在当前时刻T1的下边界曲线功率A2，计算边界系数α1，所述边界系数α1＝[|X-A|/|X-A1|]×μ1，或者所述边界系数α1＝[|X-A|/|X-A2|]×μ1，其中，0≤μ1≤100％；

输入当前时刻T1的上一时刻T0的实际输出功率A0，T1-T0＝T2-T1，设置功率增量系数α2，所述功率增量系数α2＝[|A-A0|/A]×μ2，其中，0≤μ2 ≤100％；

设置偏离基准线系数α3，所述偏离基准线系数α3＝[|X-A|/X]×μ3，其中，0≤μ3≤100％；

输入初始基准曲线对应日的预测总电能W1及实际总电能W2，设置经验系数α4,所述经验系数α4＝[|W1-W2|/W2]×μ4，其中，0≤μ4≤100％；

输入功率增量系数α5，若当前时刻T1的实际输出功率A≥T0时刻的实际输出功率A0,则α5为1，反之α5为-1；

所述μ1、μ2、μ3、μ4之和的范围为0～100％；

计算预测系数α，所述预测系数α＝(α1+α2+α3+α4)×α5。

优选地，还包括步骤：

等时间间隔地选取若干组当日实际输出功率数据，每组当日实际输出功率数据包括若干当日实际输出功率数据，对每组当日实际输出功率数据求平均值作为该组当日实际输出功率数据对应中间时刻的输出功率值，将每组当日实际输出功率数据所对应中间时刻的输出功率值连接得到第二平滑输出功率曲线；

将第二预设时间段内的当日的实际输出功率与所述第二平滑输出功率曲线的功率值进行差值运算，得到第二运算结果数据；

选取所述第二运算结果数据中间的70％—90％数据作为第二样本数据，并判断所述第二样本数据中是否有70％-90％的样本数据同为正或者同为负，若是且同为正，则选取同为正的第二样本数据对应的当日的实际输出功率连接成上中心曲线，若是且同为负，则选取所述第二样本数据对应的当日的实际输出功率连接成下中心曲线；

判断所述上中心曲线的值是否大于所述上边界曲线的值，或者所述下中心曲线的值是否小于所述下边界曲线的值，若所述上中心曲线的值大于所述上边 界曲线的值或者所述下中心曲线的值小于所述下边界曲线的值，则执行所述步骤B。

实施本发明的绘制光伏逆变器预测输出功率曲线的方法，具有以下有益效果：首先选取初始基准曲线，再对初始基准曲线进行修正，获取同一当前时刻T1光伏逆变器输出功率A，修正基准曲线功率X、预测系数α，计算下一时刻T2的预测输出功率An，得到预测输出功率曲线，将预测输出功率曲线、输出功率曲线、修正基准曲线求和且做平均运算，得到新基准曲线，在得到新基准曲线的过程中通过对初始基准曲线进行修正，使得在基准曲线功率X的基础上计算下一时刻的预测输出功率An更加接近实际值，从而避免了偶然介入的因素引起的错误，使得到的光伏逆变器预测输出功率曲线更加接近真实情况。

附图说明

下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：

图1是本发明绘制光伏逆变器预测输出功率曲线的方法流程示意图；

图2是本发明绘制的边界曲线图；

图3是本发明的第一实施例的预测输出功率曲线与实际输出功率曲线图；

图4a是本发明的第二实施例的预测输出功率曲线图；

图4b是本发明的第二实施例的实际输出功率曲线图。

具体实施方式

如图1所示，在本发明的绘制光伏逆变器预测输出功率曲线方法第一实施例中，依次包括下述步骤：

S1.选取符合当日光伏逆变器的实际输出功率的初始基准曲线。进一步地： 步骤S1具体包括下述步骤：S11、选取一组当日实际输出功率(P1、P2、……Pn)；S12、在所述光伏逆变器的监控系统中的基准曲线上选取一组基准曲线功率(P1′、P2′、……Pn′)，且基准曲线功率(P1′、P2′、……Pn′)与当日实际输出功率(P1、P2、……Pn)中的每个功率数据在时间上一一对应；S13、根据公式计算所述监控系统中每条基准曲线的S值，选取最小S值所对应的基准曲线作为所述初始基准曲线。当日实际输出功率(P1、P2、……Pn)中每个功率所对应的时间间隔相同，该时间间隔可选取0.5小时—1.5小时。

S2.根据已测量得到的当日光伏逆变器的实际输出功率和初始基准曲线对应日的实际输出功率，对初始基准曲线进行修正，得到修正基准曲线。步骤S2具体包括：选取一组初始基准曲线对应日的实际输出功率(P1″、P2″、……Pn″)，其中初始基准曲线对应日的实际输出功率(P1″、P2″、……Pn″)与当日实际输出功率(P1、P2、……Pn)中的每个功率数据在时间上一一对应；计算比值(β)，将初始基准曲线与比值(β)做乘法运算，得到修正基准曲线。这里，初始基准曲线对应日指的是绘制得到该初始基准曲线的日期，选取已测量得到的当日光伏逆变器的实际输出功率是指当日早期测量得到的实际输出功率，例如上午9时之前测量得到的实际输出功率。

光照强度影响光伏逆变器的输出功率，光照越强，光伏逆变器的输出功率越大，当有乌云、阴天等天气时，光照强度弱，对应的光伏逆变器的输出功率也会减小。选取的基准曲线只是在选取之前的时间段对应的部分基准曲线与输出功率曲线相关性最接近，但天气变化无常，也不可能出现有两天的天气在每时每刻都对应一致，结合当日光伏逆变器实际输出功率和初始基准曲线对应日 的实际输出功率对基准曲线进行修正，即是考虑了当日的光照强度等天气情况，使得在基准曲线的基础上预测的光伏逆变器的输出功率更加接近实际值，预测的光伏逆变器的输出功率更加准确。

S3.获取当前时刻T1光伏逆变器的实际输出功率A、修正基准曲线功率X，输入预测系数α，计算下一时刻T2预测输出功率An,得到实时预测输出功率曲线，其中An＝A+αX。在本实施例中进一步地，当前时刻T1与时刻T2之间间隔的范围为1-60s。

S4.将计算得到的预测输出功率连接成预测输出功率曲线。

S5.判断当前时刻T1是否在第一预设时刻Tn至第二预设时刻Tm之间，若是，则第一预设时间段T后执行步骤S3，若否，则执行步骤S6。在本实施例中进一步地，第一预设时刻Tn为上午9时，第二预设时刻Tm为16时，第一预设时间段T的范围为1-60s。

S6.获取光伏逆变器的实际输出功率曲线、预测输出功率曲线、修正基准曲线进行平均运算，得到新基准曲线。这里，光伏逆变器连续增加或者减小输出功率，形成连续且波动的实际输出功率曲线。

S7.保存新基准曲线。

在步骤S3之后还包括下述步骤：判断计算得到的下一时刻T2的预测输出功率An是否大于光伏逆变器的额定功率；并判断计算得到的下一时刻T2的预测输出功率An是否小于0，若计算得到的下一时刻T2的预测输出功率An大于光伏逆变器的额定功率，则确定预测输出功率为光伏逆变器的额定功率，若计算得到的下一时刻T2的预测输出功率An小于0，则确定预测输出功率为0。

在步骤S2之后设置边界曲线(图中未示出)，包括设置上边界曲线和下边界曲线。具体地包括下述步骤：等时间间隔地选取若干组初始基准曲线对应日 的实际输出功率数据，每组初始基准曲线对应日的实际输出功率数据包括若干初始基准曲线对应日的实际输出功率数据，对每组初始基准曲线对应日的实际输出功率数据求平均值作为该组初始基准曲线对应日的实际输出功率数据对应中间时刻的输出功率值，将每组初始基准曲线对应日的实际输出功率数据所对应中间时刻的输出功率值连接得到第一平滑输出功率曲线。例如，选取5组初始基准曲线对应日的实际输出功率数据，每组初始基准曲线对应日的实际输出功率数据分别对应的时刻是(9:00、9:05、9:10、9:15、9:20)、(9:20、9:25、9:30、9:35、9:40)、(9:40、9:45、9:50、9:55、10:00)、(10:00、10:05、10:10、10:15、10:20)、(10:20、10:25、10:30、10:35、10:40)，将这5组初始基准曲线对应日的实际输出功率数据中的第一组的平均值作为初始基准曲线对应日的时刻为9:10的实际输出功率数据，第二组的平均值作为初始基准曲线对应日的时刻为9:30的实际输出功率数据，第三组的平均值作为初始基准曲线对应日的时刻为9:50的实际输出功率数据，第四组的平均值作为初始基准曲线对应日的时刻为10:10的实际输出功率数据，第五组的平均值作为初始基准曲线对应日的时刻为10:30的实际输出功率数据，将这5个数据连接成第一平滑输出功率曲线。这里需要注意的是，数据采集每天24小时都在工作，也可以选取9点之前对应的初始基准曲线对应日的实际输出功率数据。

将第一预测时刻Tn至第二预测时刻Tm等分成若干时刻，将每一时刻对应的初始基准曲线对应日的实际输出功率与所述第一平滑输出功率曲线的功率值进行差值运算，得到第一运算结果数据；选取所述第一运算结果数据中间的70％—90％数据作为第一样本数据，并判断第一样本数据中是否有70％-90％的样本数据同为正或者同为负，若是且同为正，则选取同为正的第一样本数据对应 初始基准曲线对应日的实际输出功率连接成上边界曲线，若是且同为负，则选取所述第一样本数据对应初始基准曲线对应日的实际输出功率连接成下边界曲线。需要注意的是，第一运算结果数据中间的70％—90％数据是指先将第一运算结果数据按照大小进行排序，再排序第一运算结果数据中的前5％-15％最大的数据以及前5％-15％最小的数据，得到第一运算结果数据中间的70％—90％数据；其中，排除最大的数据和排除最小的数据相同，例如，排除前10％最大的数据，并排除前10％最小的数据。若得到上边界曲线，则以修正基准曲线上的点为对称中心，将同时刻上边界曲线上的点作对称点，并将对称点连接成下边界曲线；若得到下边界曲线，以修正基准曲线上的点为对称中心，将同时刻下边界曲线上的点作对称点，并将对称点连接成上边界曲线。绘制得到的上边界曲线和下边界曲线如图2所示。

等时间间隔地选取若干组当日实际输出功率数据，每组当日实际输出功率数据包括若干当日实际输出功率数据，对每组当日实际输出功率数据求平均值作为该组当日实际输出功率数据对应中间时刻的输出功率值，将每组当日实际输出功率数据所对应中间时刻的输出功率值连接得到第二平滑输出功率曲线。

将第二预设时间段内的当日的实际输出功率与第二平滑输出功率曲线的功率值进行差值运算，得到第二运算结果数据；在本实施例中，第二预设时间段可以为0.5小时。

选取第二运算结果数据中间的70％—90％数据作为第二样本数据，并判断第二样本数据中是否有70％-90％的样本数据同为正或者同为负，若是且同为正，则选取同为正的第二样本数据对应的当日的实际输出功率连接成上中心曲线，若是且同为负，则选取第二样本数据对应的当日的实际输出功率连接成下中心曲线。

判断上中心曲线的值是否大于上边界曲线的值，或者下中心曲线的值是否小于下边界曲线的值，若上中心曲线的值大于上边界曲线的值或者下中心曲线的值小于所述下边界曲线的值，则执行步骤S2。

在本实施例中进一步地，在步骤S3中，输入预测系数α的步骤包括：

输入上边界曲线在当前时刻T1的上边界曲线功率A1或者下边界曲线在当前时刻T1的下边界曲线功率A2边界系数α1，边界系数α1＝[|X-A|/|X-A1|]×μ1，或者边界系数α1＝[|X-A|/|X-A2|]×μ1，其中，0≤μ1≤100％。

输入当前时刻T1的上一时刻T0的实际输出功率A0，T1-T0＝T2-T1，设置功率增量系数α2，功率增量系数α2＝[|A-A0|/A]×μ2，其中，0≤μ2≤100。

设置偏离基准线系数α3，偏离基准线系数α3＝[|X-A|/X]×μ3，其中，0≤μ3≤100％。

输入初始基准曲线对应日的预测总电能W1及实际总电能W2，设置经验系数α4,经验系数α4＝[|W1-W2|/W2]×μ4，其中，0≤μ4≤100％。

上述μ1、μ2、μ3、μ4之和的范围为0～100％。

在本实施例中，μ1取5％，μ2取25％，μ3取10％，μ4取25％。

输入功率增量系数α5，若当前时刻T1的实际输出功率A≥T0时刻的实际输出功率A0,则α5为1，反之α5为-1；

计算预测系数α，预测系数α＝(α1+α2+α3+α4)×α5。

在另一实施例中，预测输出功率曲线与实际输出功率曲线如图3所示，在上一时刻t1，实际输出功率位于曲线的a点，经过△t到时刻t2，监控系统采集到预测输出功率位于b点，此时可以判定由a点到b的输出功率增量为负值，即α5＝-1，经过计算得到系数α，预测下一时刻t3光伏逆变器的预测输出功率为：b点输出功率值+αx(x为b点对应的修正基准曲线的功率值)，预 测下一时刻t3的预测输出功率位于c点。

再经过△t到时刻t3，监测到实际输出功率位于c点附近，则预测下一时刻t4的预测输出功率位于d1点，此时可以判定由b到c的输出功率增量为负值，即α5＝-1，d1点对应预测输出功率：c点输出功率值+αx(x为d1点对应的修正基准曲线的功率值),αx为负值。

再经过△t到时刻t4，监测到实际输出功率位于d点，此时输出功率增量为正，α5＝1，预测下一时刻t5的预测输出功率位于e1点，e1点对预测应输出功率为：d点输出功率值+αx(x为e1点对应的修正基准曲线的功率值)，αx为正值。

又经过△t到时刻t5，监测到实际输出功率位于e点，功率增量为正值且幅度较以前加大，预测下一时刻t6的预测输出功率位于f1点，而监测到时刻t6的实际输出功率位于f点，增幅下降且靠近基准曲线，经过△t到时刻t7，预测时刻t7的预测输出功率位于h点，t7时刻实际输出功率位于h点附近，实际输出功率曲线靠近修正基准曲线，接着预测时刻t8的预测输出功率位于m点，完成功率幅度跌落又回升的预测。

由此可知，△t取值越小，预测的光伏逆变器输出功率越符合实际输出功率，但△t取值太小也会增加监控系统的工作量；取值太大，预测输出功率不准确，预测的效果越差，一般取值为1秒至60秒较为合适，当然，光照强度变化不剧烈时，△t取值为1-5分钟。

如图4a所示，图4a为本发明的一实施例的预测输出功率曲线图，如图4b所示，图4b为本发明的一实施例的实际输出功率曲线图，结合图4a和图4b可以看出，依照上述方法绘制的光伏逆变器预测输出功率曲线图与该光伏逆变器实际输出功率图整体上非常接近。

综上所述，绘制光伏逆变器预测输出功率曲线的方法，先选取基准曲线，通过已测量得到的当日光伏逆变器的实际输出功率和初始基准曲线对应日的实际输出功率对基准曲线进行修正，获取当前时刻T1的光伏逆变器实际输出功率A、修正基准曲线功率X，输入预测系数α，计算下一时刻T2的预测输出功率An,An＝A+αX，判断所述下一时刻T2的预测输出功率An是否大于光伏逆变器的额定功率和小于0，若An大于光伏逆变器的额定功率，则确定An为光伏逆变器的额定功率，若An小于0，则确定An为0，再重复计算时刻T2的下一时刻的预测输出功率，将计算得到的预测输出功率连接成预测输出功率曲线。通过已测量得到的当日光伏逆变器的实际输出功率和初始基准曲线对应日的实际输出功率对基准曲线进行修正，使修正基准曲线更加符合绘制曲线当日的实际输出功率，通过输入预测系数α，计算下一时刻T2的预测输出功率An,An＝A+αX，使得计算得到的下一时刻的预测输出功率也更加符合实际输出功率。

可以理解的，以上实施例仅表达了本发明的优选实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制；应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，可以对上述技术特点进行自由组合，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围；因此，凡跟本发明权利要求范围所做的等同变换与修饰，均应属于本发明权利要求的涵盖范围。