一种光伏发电日发电量的一型点值Zadeh模糊计算方法及装置与流程

本发明涉及电力系统及其自动化技术领域，尤其涉及一种光伏发电日发电量的一型点值zadeh模糊计算方法及装置。

背景技术：

发展太阳能分布式发电系统是智慧城市发展趋势，光伏发电和光热发电是太阳能发电两种不同的形式。近年来，光伏-光热一体化分布式发电系统成为发展主流的方向和研究热点的主题。

光伏发电的原理是，利用真空器件、碱金属、磁流体等半导体或金属材料温差将太阳热能直接转化成电能而实现发电。光热发电的原理是，采用聚光集热的形式将水等工质加热至高温高压水蒸气，由高温高压水蒸气驱动汽轮机等热机，再由热机驱动发电机组发电，利用太阳光-热-机-电多种能源的转换而实现发电，其发电原理与常规热力发电类似，但其能源不是煤、油或气等燃料而是太阳光。

目前，光伏发电已成为非常成熟的技术，其发电成本已经降低至7000万元/万千瓦的水平。光热发电主要有塔式、槽式、碟式及菲涅耳式四种。槽式太阳光热发电系统的原理是，利用多个串并联的槽型抛物面聚光集热器聚集太阳能热，加热工质至高温高压蒸汽，进而驱动汽轮机发电机组发电。碟式太阳光热发电系统的发电原理是，是由许多镜子组成的抛物面反射镜，太阳能光聚集在抛物面的焦点上，使抛物面接收器内工质加热工质至高温高压蒸汽，驱动发动机发电。菲涅耳式光热发电系统的发电原理是，采用菲涅耳结构的聚光镜聚集太阳能热，加热工质至高温高压蒸汽，驱动汽轮机发电机组发电，其发电效率低，但结构简单、建设和维护成本较低。塔式太阳能热发电系统的原理是，利用中央吸收塔顶上吸收器聚集太阳能热，加热工质至高温高压蒸汽，驱动汽轮机发电机组发电，塔的周围安装数量的定日镜，通过定日镜将太阳光聚集到塔顶的接收器的腔体产生高温，再通过吸收器的工质加热并产生高温蒸汽，推动汽轮机进行发电。这几种光热发电方式都是通过光转换为热再产生蒸汽来带动汽轮机进行发电。

太阳光在不同区域辐射强度、日照时间会存在极大的差异性，在同一地点因云层遮挡形成阴影而造成在不同时间和空间上日照强度也会存在极大的差异性、随机性和模糊性，这种不确定特性决定了光伏和光热发电系统出力也具有极大的差异性、随机性和模糊性。因此，要确定光伏和光热发电系统输出功率的大小，就需要对该区域内太阳光辐射强度、日照时间进行概率分析或模糊分析、概率模糊分析，还要对在不同时间和空间上日照强度进行概率分析或模糊分析、概率模糊分析。

利用电池储能的接续发电原理，光伏发电系统可以在白天阴天或黑夜里时接续发电或连续发电。但是其接续发电或连续发电能力取决于电池储能容量、效率和控制方式等因素，这些因素影响电池储能接续发电系统输出功率水平。利用熔融盐储能，也能够实现光热发电在白天阴天或黑夜里时接续发电或连续发电。与光伏发电一样，光热发电系统的接续发电或连续发电能力取决于熔融盐储能容量、能源转换效率和柔性控制方式等因素，其输出功率水平也因多种不确定性因素影响而具有很大的随机性和模糊性。

世界各国可再生能源在电网接入近年呈现快速增长趋势。光伏发电接入增长是最快的，年增长率为60％；其次是风力发电和生物燃料发电，年增长率分别为27％和18％。工业和信息化部预测,2030年全国电动汽车保有量将达到6000万辆,峰值充电功率将达0.42tw，占预计总装机容量2.32tw的18％。因此，分布式发电、储能和电动汽车充电系统在城市配电网大规模接入是一种必然的趋势。随着国家政策和行业发展的交互支持和促进，在空间中，比如城市居民等小用户以及商业建筑物、社区、工业区等大用户群，分布式光伏发电系统会形成快速发展的趋势，光伏和光热发电一体化系统也将显示出强劲发展的态势。分布式储能系统是一种接入电压等级和接入点固定的分布式系统，包括压缩氢储能、电池储能、超级电容储能等，储能功率可柔可控；电动汽车分布式充电系统是一种接入电压等级和接入点可变的分布式系统，充电功率可柔可控，随机性极大。分布式发电波动性、间歇性、随机性和电动汽车充电不确定性，使得单一分布式发电、用电和充电的更具随机性，城市居民等小用户以及商业建筑物、社区、工业区等大用户群分布式发电、储能和电动汽车充电系统的互动关系会进一步增大了分布式输出功率的随机性和模糊性。

对于随机不确定性，传统上通常采用概率统计理论来进行分析和处理随机不确定性的信息，例如用以均值和方差为特征值的概率密度函数和概率分布函数来构造不确定性事件或参量的概率模型，描述不确定性事件的发生概率特性以及功率、电压和电流等不确定性参量的波动特性。

对于模糊的不确定性，传统上通常采用模糊分析方法来进行分析和处理模糊不确定性的信息。采用zadeh模糊集或type1模糊集模拟和描述模糊不确定性事件或参量的不精确信息，主要是利用单层隶属度函数的方法对模糊不确定性事件或参量进行模拟，以隶属度值来描述。在实际应用系统中，不确定性事件变得越来越复杂，不确定性参量数量庞大而且关系复杂，极大地增加了事件或参量本身以及相互之间信息的模糊程度，基于zadeh模糊集和type1模糊集的单层隶属度函数方法显得明显的不足，已经以直接模拟信息中的难以分析和处理这些模糊不确定性事件或参量。在type1模糊集的基础上，zadeh提出了基于两层隶属度函数的type2模糊集，进一步增强了对模糊不确定性事件或参量处理能力。

在实际应用系统中，还会同时存在随机与模糊两种不确定性的事件或参量，而且其交互作用、互相叠加。传统的概率分析方法和模糊分析方法受其本身机理的限制，在处理这种系统随机与模糊不确定性事件或参量时已经变得明显的不足，分析效果无法接近实际的情景。因此，近年来模糊理论与概率理论融合形成了一种发展方向和趋势，给出了解决不确定性问题的诱人思路与方法。一种是将模糊理论引入到传统的概率理论中，比如随机集、模糊随机集、模糊随机变量；另一种是将概率理论引入到模糊理论中，比如非稳定模糊集、概率集和概率模糊集。突出的是，在type2模糊集基础上，概率模糊集将随机理论引入到传统的模糊理论中，以模糊隶属度来描述不确定性随机和模糊事件或参量的随机特性，形成了n维隶属度函数的模糊集形式。

城市居民等小用户以及商业建筑物、社区、工业区等大用户群分布式光伏发电系统就是这样一种同时具有关系复杂并交互作用的随机和模糊不确定性事件或参量的系统。拥有分布式光伏发电系统的城市居民等新能源小用户以及商业建筑物、社区、工业区等新能源大用户群，在各种不确定性随机和模糊事件或参量的影响下，其日发电量变得更具随机特性和模糊特性。以往分布式光伏发电系统日发电量通常采用确定性的计算方法，有些也采用概率分析的不确定性计算方法。确定性计算的方法通常是在假设区域内太阳光辐射强度、日照时间以及用户所在地在不同时间和空间上日照强度、日照时间、日照阴影、日照偏角度都确定的情况下计算分布式光伏发电系统日发电量，也没有考虑作为接续发电或连续发电的光伏发电系统的电池储能容量或光热发电系统的熔融盐储能装机容量、储能状态、能源转换效率、配电网调压要求和柔性控制方式等因素的影响，计算结果是唯一性和确定性的，往往不能反应分布式光伏发电系统日发电量的实际情况。而概率分析的计算方法通常是在只假设日照强度等单一因素为不确定性因素的情况下计算分布式光伏发电系统日发电量，计算结果是具有置信水平的概率值。实际上，分布式光伏发电系统日发电量由区域内太阳光辐射强度、日照时间及其概率或模糊度决定，还由用户所在地在不同时间和空间上日照强度、日照时间、日照阴影、日照偏角度及其概率或模糊度决定，同时还取决于作为接续发电或连续发电的光伏发电系统的电池储能容量或光热发电系统的熔融盐储能装机容量、储能状态、能源转换效率、配电网调压要求和柔性控制方式等因素。而且，这些影响因素通常都有随机不确定性或模糊不确定性，或者他是具有随机和模糊不确定性，往往以随机和模糊不确定性事件或参量而存在。可见，分布式光伏发电系统日发电量计算的现有技术都没有全面考虑影响因素的不确定性和随机性，计算方法适用性、实用性和应用性也难以得到满足。

技术实现要素：

本发明实施例提供了一种光伏发电日发电量的一型点值zadeh模糊计算方法及装置，解决了现有技术中的分布式光伏发电系统日发电量计算方法均没有全面考虑影响因素的不确定性和随机性，计算方法适用性、实用性和应用性难以得到满足的技术问题。

本发明实施例提供的一种光伏发电日发电量的一型点值zadeh模糊计算方法及装置，包括：

根据获取到的用户的光伏发电系统日发电量数据，计算确定光伏发电系统日发电量的模糊不确定性的第一一型点值zadeh模糊集；

获取用户所在地一天中白天n个时段日照强度数据，并根据光伏发电系统的输出功率与日照强度之间的关系，计算确定n个时段中光伏发电系统的输出功率与日照强度的模糊不确定性关系的第二一型点值zadeh模糊集；

获取用户所在地一天中白天n个时段日照时间数据，并根据光伏发电系统的输出功率与日照时间之间的关系，计算确定n个时段中光伏发电系统的输出功率与日照时间的模糊不确定性关系的第三一型点值zadeh模糊集；

获取用户所在地一天中白天n个时段日照阴影数据，并根据光伏发电系统的输出功率与日照阴影之间的关系，计算确定n个时段中光伏发电系统的输出功率与日照阴影的模糊不确定性关系的第四一型点值zadeh模糊集；

获取用户所在地一天中白天n个时段日照偏角数据，并根据光伏发电系统的输出功率与日照偏角之间的关系，计算确定n个时段中光伏发电系统的输出功率与日照偏角的模糊不确定性关系的第五一型点值zadeh模糊集；

获取用户所在地一天中白天n个时段因日照造成的环境温升数据，并根据光伏发电系统的输出功率与环境温升之间的关系，计算确定n个时段中光伏发电系统的输出功率与环境温升的模糊不确定性关系的第六一型点值zadeh模糊集；

通过模糊分析方法根据第一一型点值zadeh模糊集、第二一型点值zadeh模糊集、第三一型点值zadeh模糊集、第四一型点值zadeh模糊集、第五一型点值zadeh模糊集、第六一型点值zadeh模糊集计算光伏发电系统的日发电量。

可选地，根据获取到的用户的光伏发电系统日发电量数据，计算确定光伏发电系统日发电量的模糊不确定性的第一一型点值zadeh模糊集包括：

根据从本地监控中心获取到的用户的光伏发电系统日发电量数据，通过日发电量模糊集确定公式计算确定光伏发电系统日发电量的模糊不确定性的第一一型点值zadeh模糊集，日发电量模糊集确定公式具体为：

其中，ehi为第i个日发电量一型点值zadeh模糊集，ehiv1、ehiv2、...、ehivn及μhiv1、μhiv2、...、μhivn分别为从第i个日发电量模糊不确定性值的极低、很低、低、较低、中等、较高、高、很高、极高的区间范围内确定的1至n个一型点值zadeh模糊数及其隶属度值。

可选地，获取用户所在地一天中白天n个时段日照强度数据，并根据光伏发电系统的输出功率与日照强度之间的关系，计算确定n个时段中光伏发电系统的输出功率与日照强度的模糊不确定性关系的第二一型点值zadeh模糊集包括：

获取用户所在地一天中白天nsh个时段日照强度共n个值数据，并根据光伏发电系统的输出功率与日照强度之间的关系，通过日照强度模糊集确定公式计算确定nsh个时段中光伏发电系统的输出功率与日照强度的模糊不确定性关系的第二一型点值zadeh模糊集，日照强度模糊集确定公式具体为：

其中，为时段t，t＝1,2,...,nsh，的日照强度一型点值zadeh模糊集，及分别为从时段t的日照强度模糊不确定性值的区间范围内确定的1至n个一型点值zadeh模糊数及其隶属度值。

可选地，获取用户所在地一天中白天n个时段日照时间数据，并根据光伏发电系统的输出功率与日照时间之间的关系，计算确定n个时段中光伏发电系统的输出功率与日照时间的模糊不确定性关系的第三一型点值zadeh模糊集包括：

获取用户所在地一天中白天nsh个时段日照时间共n个值数据，并根据光伏发电系统的输出功率与日照时间之间的关系，通过日照时间模糊集确定公式计算确定nsh个时段中光伏发电系统的输出功率与日照时间的模糊不确定性关系的第三一型点值zadeh模糊集，日照时间模糊集确定公式具体为：

其中，为时段t的日照时间一型点值zadeh模糊集，及分别为从时段t的日照时间模糊不确定性值的区间范围内确定的1至n个一型点值zadeh模糊数及其隶属度值。

可选地，获取用户所在地一天中白天n个时段日照阴影数据，并根据光伏发电系统的输出功率与日照阴影之间的关系，计算确定n个时段中光伏发电系统的输出功率与日照阴影的模糊不确定性关系的第四一型点值zadeh模糊集包括：

获取用户所在地一天中白天nsh个时段日照阴影共n个值数据，并根据光伏发电系统的输出功率与日照阴影之间的关系，通过日照阴影模糊集确定公式计算确定nsh个时段中光伏发电系统的输出功率与日照阴影的模糊不确定性关系的第四一型点值zadeh模糊集，日照阴影模糊集确定公式具体为：

其中，为时段t的日照阴影一型点值zadeh模糊集，及分别为从时段t的日照阴影模糊不确定性值的区间范围内确定的1至n个一型点值zadeh模糊数及其隶属度值。

可选地，获取用户所在地一天中白天n个时段日照偏角数据，并根据光伏发电系统的输出功率与日照偏角之间的关系，计算确定n个时段中光伏发电系统的输出功率与日照偏角的模糊不确定性关系的第五一型点值zadeh模糊集包括：

获取用户所在地一天中白天nsh个时段日照偏角共n个值数据，并根据光伏发电系统的输出功率与日照偏角之间的关系，通过日照偏角模糊集确定公式计算确定nsh个时段中光伏发电系统的输出功率与日照偏角的模糊不确定性关系的第五一型点值zadeh模糊集，日照偏角模糊集确定公式具体为：

其中，为时段t的日照偏角一型点值zadeh模糊集，及分别为从时段t的日照偏角模糊不确定性值的区间范围内确定的1至n个一型点值zadeh模糊数及其隶属度值。

可选地，获取用户所在地一天中白天n个时段因日照造成的环境温升数据，并根据光伏发电系统的输出功率与环境温升之间的关系，计算确定n个时段中光伏发电系统的输出功率与环境温升的模糊不确定性关系的第六一型点值zadeh模糊集包括：

获取用户所在地一天中白天nsh个时段因日照造成的环境温升共n个值数据，并根据光伏发电系统的输出功率与环境温升之间的关系，通过日照环境温升模糊集确定公式计算确定nsh个时段中光伏发电系统的输出功率与环境温升的模糊不确定性关系的第六一型点值zadeh模糊集，日照环境温升模糊集确定公式具体为：

其中，为时段t的日照环境温升一型点值zadeh模糊集，及分别为从时段t的日照环境温升模糊不确定性值的区间范围内确定的1至n个一型点值zadeh模糊数及其隶属度值。

可选地，通过模糊分析方法根据第一一型点值zadeh模糊集、第二一型点值zadeh模糊集、第三一型点值zadeh模糊集、第四一型点值zadeh模糊集、第五一型点值zadeh模糊集、第六一型点值zadeh模糊集计算光伏发电系统的日发电量包括：

通过模糊分析方法根据第一一型点值zadeh模糊集、第二一型点值zadeh模糊集、第三一型点值zadeh模糊集、第四一型点值zadeh模糊集、第五一型点值zadeh模糊集、第六一型点值zadeh模糊集通过日发电量求取公式计算光伏发电系统的日发电量，日发电量求取公式具体为：

其中，kpve为光伏发电板光电转换系数，为历史数据中与日照强度在时段第b(b＝1,2,...,q)个模糊数出现的概率，为历史数据中与日照温升在时段t第b个模糊数出现的概率，为历史数据中与日照阴影在时段t第b个模糊数出现的概率，为历史数据中与日照偏角在时段t第b个模糊数出现的概率，为历史数据中与日照时间在时段t第b个模糊数出现的概率。表示nsh个模糊集的并集，表示模糊集的并集。

本发明实施例提供的一种光伏发电日发电量的一型点值zadeh模糊计算装置，其特征在于，包括：

第一计算模块，用于根据获取到的用户的光伏发电系统日发电量数据，计算确定光伏发电系统日发电量的模糊不确定性的第一一型点值zadeh模糊集；

第二计算模块，用于获取用户所在地一天中白天n个时段日照强度数据，并根据光伏发电系统的输出功率与日照强度之间的关系，计算确定n个时段中光伏发电系统的输出功率与日照强度的模糊不确定性关系的第二一型点值zadeh模糊集；

第三计算模块，用于获取用户所在地一天中白天n个时段日照时间数据，并根据光伏发电系统的输出功率与日照时间之间的关系，计算确定n个时段中光伏发电系统的输出功率与日照时间的模糊不确定性关系的第三一型点值zadeh模糊集；

第四计算模块，用于获取用户所在地一天中白天n个时段日照阴影数据，并根据光伏发电系统的输出功率与日照阴影之间的关系，计算确定n个时段中光伏发电系统的输出功率与日照阴影的模糊不确定性关系的第四一型点值zadeh模糊集；

第五计算模块，用于获取用户所在地一天中白天n个时段日照偏角数据，并根据光伏发电系统的输出功率与日照偏角之间的关系，计算确定n个时段中光伏发电系统的输出功率与日照偏角的模糊不确定性关系的第五一型点值zadeh模糊集；

第六计算模块，用于获取用户所在地一天中白天n个时段因日照造成的环境温升数据，并根据光伏发电系统的输出功率与环境温升之间的关系，计算确定n个时段中光伏发电系统的输出功率与环境温升的模糊不确定性关系的第六一型点值zadeh模糊集；

第七计算模块，用于通过模糊分析方法根据第一一型点值zadeh模糊集、第二一型点值zadeh模糊集、第三一型点值zadeh模糊集、第四一型点值zadeh模糊集、第五一型点值zadeh模糊集、第六一型点值zadeh模糊集计算光伏发电系统的日发电量。

可选地，第一计算模块具体包括：

计算单元，用于根据从本地监控中心获取到的用户的光伏发电系统日发电量数据，通过日发电量模糊集确定公式计算确定光伏发电系统日发电量的模糊不确定性的第一一型点值zadeh模糊集，日发电量模糊集确定公式具体为：

其中，ehi为第i个日发电量一型点值zadeh模糊集，ehiv1、ehiv2、...、ehivn及μhiv1、μhiv2、...、μhivn分别为从第i个日发电量模糊不确定性值的极低、很低、低、较低、中等、较高、高、很高、极高的区间范围内确定的1至n个一型点值zadeh模糊数及其隶属度值。

从以上技术方案可以看出，本发明实施例具有以下优点：

本发明实施例提供了一种光伏发电日发电量的一型点值zadeh模糊计算方法及装置，包括：根据获取到的用户的光伏发电系统日发电量数据，计算确定光伏发电系统日发电量的模糊不确定性的一型点值zadeh模糊集；获取用户所在地一天中白天n个时段日照强度数据，并根据光伏发电系统的输出功率与日照强度之间的关系，计算确定n个时段中光伏发电系统的输出功率与日照强度的模糊不确定性关系的一型点值zadeh模糊集；获取用户所在地一天中白天n个时段日照时间数据，并根据光伏发电系统的输出功率与日照时间之间的关系，计算确定n个时段中光伏发电系统的输出功率与日照时间的模糊不确定性关系的一型点值zadeh模糊集；获取用户所在地一天中白天n个时段日照阴影数据，并根据光伏发电系统的输出功率与日照阴影之间的关系，计算确定n个时段中光伏发电系统的输出功率与日照阴影的模糊不确定性关系的一型点值zadeh模糊集；获取用户所在地一天中白天n个时段日照偏角数据，并根据光伏发电系统的输出功率与日照偏角之间的关系，计算确定n个时段中光伏发电系统的输出功率与日照偏角的模糊不确定性关系的一型点值zadeh模糊集；获取用户所在地一天中白天n个时段因日照造成的环境温升数据，并根据光伏发电系统的输出功率与环境温升之间的关系，计算确定n个时段中光伏发电系统的输出功率与环境温升的模糊不确定性关系的一型点值zadeh模糊集；通过模糊分析方法根据光伏发电系统的输出功率的一型点值zadeh模糊集计算光伏发电系统的日发电量，本发明实施例中通过同时考虑影响分布式光伏发电系统日发电量的随机和模糊不确定性，主要考虑区域内太阳光辐射强度、日照时间以及用户所在地在不同时间和空间上日照强度、日照时间、日照阴影、日照偏角度等随机和模糊不确定性因素，在考虑日照强度、日照时间、日照阴影、日照偏角度等时主要是引入维梯形模糊集概念及其计算方法，假设日照强度、日照时间、日照阴影、日照偏角度等参量以及用户电池储能充电事件均服从zadeh模糊分布规律，在模糊概率分析的基础上计算分布式光伏发电系统日发电量，为分布式新能源发电及智能电网调度运行提供必要的技术支撑，解决了现有技术中的分布式光伏发电系统日发电量计算方法均没有全面考虑影响因素的不确定性和随机性，计算方法适用性、实用性和应用性难以得到满足的技术问题。

附图说明

为了更清楚地说明本发明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，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。

图1为本发明实施例提供的光伏发电日发电量的一型点值zadeh模糊计算方法的流程示意图；

图2为本发明实施例提供的光伏发电日发电量的一型点值zadeh模糊计算装置的结构示意图。

具体实施方式

本发明实施例提供了一种光伏发电日发电量的一型点值zadeh模糊计算方法及装置，用于解决现有技术中的分布式光伏发电系统日发电量计算方法均没有全面考虑影响因素的不确定性和随机性，计算方法适用性、实用性和应用性难以得到满足的技术问题。

为使得本发明的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，下面所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而非全部的实施例。基于本发明中的实施例，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它实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1，本发明实施例提供的一种光伏发电日发电量的一型点值zadeh模糊计算方法，包括：

101、根据从本地监控中心获取到的用户的光伏发电系统日发电量数据，通过日发电量模糊集确定公式计算确定光伏发电系统日发电量的模糊不确定性的第一一型点值zadeh模糊集，日发电量模糊集确定公式具体为：

其中，ehi为第i个日发电量一型点值zadeh模糊集，ehiv1、ehiv2、...、ehivn及μhiv1、μhiv2、...、μhivn分别为从第i个日发电量模糊不确定性值的极低、很低、低、较低、中等、较高、高、很高、极高的区间范围内确定的1至n个一型点值zadeh模糊数及其隶属度值。

首先，从本地监控数据中心获取分布式光伏发电系统日发电量的相关数据信息，并采用统计分析方法提供计算确定用户光伏发电系统日发电量极低、很低、低、较低、中等、较高、高、很高、极高9个模糊不确定性的一型点值zadeh模糊集。

102、获取用户所在地一天中白天nsh个时段日照强度共n个值数据，并根据光伏发电系统的输出功率与日照强度之间的关系，通过日照强度模糊集确定公式计算确定nsh个时段中光伏发电系统的输出功率与日照强度的模糊不确定性关系的第二一型点值zadeh模糊集，日照强度模糊集确定公式具体为：

其中，为时段t，t＝1,2,...,nsh，的日照强度一型点值zadeh模糊集，及分别为从时段t的日照强度模糊不确定性值的区间范围内确定的1至n个一型点值zadeh模糊数及其隶属度值。

从公共气象数据平台获取用户所在地一天中白天nsh个时段的日照强度相关数据信息，共n个值。根据光伏发电系统的输出功率与日照强度之间的特征关系，采用统计分析方法计算确定用户时段t光伏发电系统输出功率与日照强度的n个数值模糊不确定性关系的一型点值zadeh模糊集。

103、获取用户所在地一天中白天nsh个时段日照时间共n个值数据，并根据光伏发电系统的输出功率与日照时间之间的关系，通过日照时间模糊集确定公式计算确定nsh个时段中光伏发电系统的输出功率与日照时间的模糊不确定性关系的第三一型点值zadeh模糊集，日照时间模糊集确定公式具体为：

其中，为时段t的日照时间一型点值zadeh模糊集，及分别为从时段t的日照时间模糊不确定性值的区间范围内确定的1至n个一型点值zadeh模糊数及其隶属度值。

从公共气象数据平台获取用户所在地一天中白天nsh个时段日照时间相关数据信息，共n个值。根据光伏发电系统输出功率与日照时间之间的特征关系，采用统计分析方法计算确定用户时段t光伏发电系统的输出功率与日照时间的n个数值模糊不确定性关系的一型点值zadeh模糊集

104、获取用户所在地一天中白天nsh个时段日照阴影共n个值数据，并根据光伏发电系统的输出功率与日照阴影之间的关系，通过日照阴影模糊集确定公式计算确定nsh个时段中光伏发电系统的输出功率与日照阴影的模糊不确定性关系的第四一型点值zadeh模糊集，日照阴影模糊集确定公式具体为：

其中，为时段t的日照阴影一型点值zadeh模糊集，及分别为从时段t的日照阴影模糊不确定性值的区间范围内确定的1至n个一型点值zadeh模糊数及其隶属度值。

从公共气象数据平台获取用户所在地一天中白天nsh个时段日照阴影相关数据信息，共n个值。根据光伏发电系统输出功率与日照阴影之间的特征关系，采用统计分析方法计算确定用户时段t光伏发电系统输出功率与日照阴影的n个数值模糊不确定性关系的一型点值zadeh模糊集。

105、获取用户所在地一天中白天nsh个时段日照偏角共n个值数据，并根据光伏发电系统的输出功率与日照偏角之间的关系，通过日照偏角模糊集确定公式计算确定nsh个时段中光伏发电系统的输出功率与日照偏角的模糊不确定性关系的第五一型点值zadeh模糊集，日照偏角模糊集确定公式具体为：

其中，为时段t的日照偏角一型点值zadeh模糊集，及分别为从时段t的日照偏角模糊不确定性值的区间范围内确定的1至n个一型点值zadeh模糊数及其隶属度值。

从公共气象数据平台获取用户所在地一天中白天nsh个时段日照偏角相关数据信息，共n个值。根据光伏发电系统输出功率与日照偏角之间的特征关系，采用统计分析方法计算确定用户时段t光伏发电系统输出功率与日照偏角的n个数值模糊不确定性关系的一型点值zadeh模糊集。

106、获取用户所在地一天中白天n个时段因日照造成的环境温升共n个值数据，并根据光伏发电系统的输出功率与环境温升之间的关系，通过日照环境温升模糊集确定公式计算确定n个时段中光伏发电系统的输出功率与环境温升的模糊不确定性关系的第六一型点值zadeh模糊集，日照环境温升模糊集确定公式具体为：

其中，为时段t的日照环境温升一型点值zadeh模糊集，及分别为从时段t的日照环境温升模糊不确定性值的区间范围内确定的1至n个一型点值zadeh模糊数及其隶属度值。

从公共气象数据平台获取用户所在地一天中白天nsh个时段因日照而造成环境温度的升高幅度值的相关数据信息，共n个值。根据光伏发电系统输出功率与环境温升之间的特征关系，采用统计分析方法计算确定用户时段t光伏发电系统输出功率与环境温升的n个数值模糊不确定性关系的一型点值zadeh模糊集。

107、通过模糊分析方法根据第一一型点值zadeh模糊集、第二一型点值zadeh模糊集、第三一型点值zadeh模糊集、第四一型点值zadeh模糊集、第五一型点值zadeh模糊集、第六一型点值zadeh模糊集通过日发电量求取公式计算光伏发电系统的日发电量，日发电量求取公式具体为：

其中，kpve为光伏发电板光电转换系数，为历史数据中与日照强度在时段第b(b＝1,2,...,q)个模糊数出现的概率，为历史数据中与日照温升在时段t第b个模糊数出现的概率，为历史数据中与日照阴影在时段t第b个模糊数出现的概率，为历史数据中与日照偏角在时段t第b个模糊数出现的概率，为历史数据中与日照时间在时段t第b个模糊数出现的概率。表示nsh个模糊集的并集，表示模糊集的并集。

最后，采用模糊分析方法，计算装机容量为ppvn(为在参考温度下可发电功率,ppvnr1)的光伏发电系统日发电量。

需要说明的是，本发明实施例的基本原理是同时考虑影响分布式光伏发电系统日发电量的随机和模糊不确定性，主要考虑区域内太阳光辐射强度、日照时间以及用户所在地在不同时间和空间上日照强度、日照时间、日照阴影、日照偏角度等随机和模糊不确定性因素，通过公共气象数据平台获取用户所在地一天中白天nsh个时段日照强度、日照时间、日照阴影、日照偏角等参量最大值、平均值和最小值的相关数据信息，通过本地监控数据中心获取分布式光伏发电系统时段发电量的相关数据信息，通过电网能量管理系统ems获取电网运行的数据，在考虑日照强度、日照时间、日照阴影、日照偏角度等时主要是引入维梯形模糊集概念及其计算方法，假设日照强度、日照时间、日照阴影、日照偏角度等参量以及用户电池储能充电事件均服从zadeh模糊分布规律，在模糊概率分析的基础上计算分布式光伏发电系统日发电量，为分布式新能源发电及智能电网调度运行提供必要的技术支撑。

本发明实施例提供了一种光伏发电日发电量的一型点值zadeh模糊计算方法，包括：根据获取到的用户的光伏发电系统日发电量数据，计算确定光伏发电系统日发电量的模糊不确定性的一型点值zadeh模糊集；获取用户所在地一天中白天n个时段日照强度数据，并根据光伏发电系统的输出功率与日照强度之间的关系，计算确定n个时段中光伏发电系统的输出功率与日照强度的模糊不确定性关系的一型点值zadeh模糊集；获取用户所在地一天中白天n个时段日照时间数据，并根据光伏发电系统的输出功率与日照时间之间的关系，计算确定n个时段中光伏发电系统的输出功率与日照时间的模糊不确定性关系的一型点值zadeh模糊集；获取用户所在地一天中白天n个时段日照阴影数据，并根据光伏发电系统的输出功率与日照阴影之间的关系，计算确定n个时段中光伏发电系统的输出功率与日照阴影的模糊不确定性关系的一型点值zadeh模糊集；获取用户所在地一天中白天n个时段日照偏角数据，并根据光伏发电系统的输出功率与日照偏角之间的关系，计算确定n个时段中光伏发电系统的输出功率与日照偏角的模糊不确定性关系的一型点值zadeh模糊集；获取用户所在地一天中白天n个时段因日照造成的环境温升数据，并根据光伏发电系统的输出功率与环境温升之间的关系，计算确定n个时段中光伏发电系统的输出功率与环境温升的模糊不确定性关系的一型点值zadeh模糊集；通过模糊分析方法根据光伏发电系统的输出功率的一型点值zadeh模糊集计算光伏发电系统的日发电量，本发明实施例中通过同时考虑影响分布式光伏发电系统日发电量的随机和模糊不确定性，主要考虑区域内太阳光辐射强度、日照时间以及用户所在地在不同时间和空间上日照强度、日照时间、日照阴影、日照偏角度等随机和模糊不确定性因素，在考虑日照强度、日照时间、日照阴影、日照偏角度等时主要是引入维梯形模糊集概念及其计算方法，假设日照强度、日照时间、日照阴影、日照偏角度等参量以及用户电池储能充电事件均服从zadeh模糊分布规律，在模糊概率分析的基础上计算分布式光伏发电系统日发电量，为分布式新能源发电及智能电网调度运行提供必要的技术支撑，解决了现有技术中的分布式光伏发电系统日发电量计算方法均没有全面考虑影响因素的不确定性和随机性，计算方法适用性、实用性和应用性难以得到满足的技术问题。

以上为对本发明实施例提供的一种光伏发电日发电量的一型点值zadeh模糊计算方法的详细描述，以下将对本发明实施例提供的一种光伏发电日发电量的一型点值zadeh模糊计算装置进行详细的描述。

请参阅图2，本发明实施例提供的一种光伏发电日发电量的一型点值zadeh模糊计算装置，包括：

第一计算模块201，用于根据获取到的用户的光伏发电系统日发电量数据，计算确定光伏发电系统日发电量的模糊不确定性的第一一型点值zadeh模糊集；

第二计算模块202，用于获取用户所在地一天中白天n个时段日照强度数据，并根据光伏发电系统的输出功率与日照强度之间的关系，计算确定n个时段中光伏发电系统的输出功率与日照强度的模糊不确定性关系的第二一型点值zadeh模糊集；

第三计算模块203，用于获取用户所在地一天中白天n个时段日照时间数据，并根据光伏发电系统的输出功率与日照时间之间的关系，计算确定n个时段中光伏发电系统的输出功率与日照时间的模糊不确定性关系的第三一型点值zadeh模糊集；

第四计算模块204，用于获取用户所在地一天中白天n个时段日照阴影数据，并根据光伏发电系统的输出功率与日照阴影之间的关系，计算确定n个时段中光伏发电系统的输出功率与日照阴影的模糊不确定性关系的第四一型点值zadeh模糊集；

第五计算模块205，用于获取用户所在地一天中白天n个时段日照偏角数据，并根据光伏发电系统的输出功率与日照偏角之间的关系，计算确定n个时段中光伏发电系统的输出功率与日照偏角的模糊不确定性关系的第五一型点值zadeh模糊集；

第六计算模块206，用于获取用户所在地一天中白天n个时段因日照造成的环境温升数据，并根据光伏发电系统的输出功率与环境温升之间的关系，计算确定n个时段中光伏发电系统的输出功率与环境温升的模糊不确定性关系的第六一型点值zadeh模糊集；

第七计算模块207，用于通过模糊分析方法根据第一一型点值zadeh模糊集、第二一型点值zadeh模糊集、第三一型点值zadeh模糊集、第四一型点值zadeh模糊集、第五一型点值zadeh模糊集、第六一型点值zadeh模糊集计算光伏发电系统的日发电量。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。