一种分布式光伏发电电量分析预测方法、系统及存储介质与流程

本发明涉及电量分析预测，具体涉及一种分布式光伏发电电量分析预测方法、系统及存储介质。

背景技术：

1、分布式能源发展是近年来全球能源产业的一个重要趋势，传统的集中式发电方式需要大规模的能源输送和分配系统，存在输电损耗和能源浪费的问题，分布式能源发展则能够在更接近用电点的地方进行能源生产，减少输电损耗。

2、对于大型的果园农业企业而言，为了降低能源成本和改善能源供应稳定性，该果园农业企业通常会安装分布式光伏发电系统发电，电力用于灌溉系统、温室控制、冷藏设备以及员工宿舍等。

3、现有技术存在以下不足：

4、由于农业企业通常在乡村等偏远地区，远离城市的电网，因此面临着电力供应不稳定的问题，现有的分布式光伏发电系统运行时，对发电量没有一个总的分析预测处理，没有发电量预测处理意味着果园无法提前了解未来一段时间内的光伏发电量，导致无法准确匹配能源供需，这可能导致用电峰谷不匹配，造成能源供应紧张或浪费。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种分布式光伏发电电量分析预测方法、系统及存储介质，以解决背景技术中不足。

2、为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种分布式光伏发电电量分析预测系统，包括数据采集模块、模型建立模块、管理决策模块、报告展示模块；

3、数据采集模块：采集与发电量相关的多源数据，并对采集的数据进行预处理后提取多源数据中的特征数据；

4、模型建立模块：基于数据分析算法构建预测模型；

5、预测模块：通过预测模型分析特征数据后，预测企业发电量；

6、管理决策模块：基于企业预测的发电量制定管理策略；

7、报告展示模块：将预测结果和管理策略进行数据展示和报告。

8、优选的，所述模型建立模块基于数据分析算法构建预测模型包括以下步骤：

9、获取环境参数以及光伏板参数，环境参数包括当前季节光照浮动系数，光伏板参数包括阴阳极腐蚀度以及光伏电池细胞光电转换率；

10、将光照浮动系数、阴阳极腐蚀度以及光伏电池细胞光电转换率综合计算获取第一修正系数，计算表达式为：

11、

12、式中，为光伏电池细胞光电转换率，为光照浮动系数，为阴阳极腐蚀度，、、分别为光伏电池细胞光电转换率、光照浮动系数、阴阳极腐蚀度的比例系数，且、、均大于0；

13、获取第一修正系数后，通过第一修正系数修正预设最佳发电量获取预测发电量，计算表示为：

14、

15、式中，为预测发电量，为预设最佳发电量，为第一修正系数，完成预测模型的构建。

16、优选的，所述光伏电池细胞光电转换率中，n为t时间段内采集光伏电池细胞输出电功率次数，n为正整数，为第i个时间点光伏电池细胞输出电功率，t为监测时间段。

17、优选的，所述光照浮动系数的计算表达式为：

18、为实时的光照强度，为当前季节前一天太阳辐射低于辐射阈值的时间段，为当前季节光照前一天光照时间段。

19、优选的，所述阴阳极腐蚀度的计算表达式为：

20、式中，为阴极电流密度，为阴极表面积，为阳极电流密度，为阳极表面积，为金属的电荷密度。

21、优选的，所述管理决策模块获取预测发电量后，将预测发电量与电量阈值进行对比，当预测发电量＜电量阈值时，管理决策模块判断发电量紧张，当预测发电量＞电量阈值时，管理决策模块判断发电量过剩。

22、优选的，所述管理决策模块管理决策模块判断发电量紧张制定管理策略包括：

23、当太阳能发电量紧张时，从储能系统中提取电能；采取节约用电的措施；准备备用能源供应；使用多源发电的方式增加能源供应；提前规划用电需求，分配电力消耗。

24、优选的，所述管理决策模块判断发电量过剩制定管理策略包括：

25、将多余的电力储存到储能系统中；将多余的电力可以出售给电网；将多余的电力用于支持可再生能源项目；将多余的电力用于水解制氢。

26、本发明还提供一种分布式光伏发电电量分析预测方法，所述预测方法包括以下步骤：

27、s1：在分布式光伏发电系统中布置相应的传感器，采集与发电量相关的多源数据；

28、s2：对采集的数据进行预处理后提取多源数据中的特征数据；

29、s3：基于数据分析算法构建预测模型；

30、s4：通过预测模型分析特征数据后，预测企业发电量；

31、s5：基于企业预测的发电量制定管理策略；

32、s6：将预测结果和管理策略进行数据展示和报告。

33、本发明还提供一种存储介质，所述存储介质用于存储程序数据，所述程序数据在被处理器执行时，用于实现预测系统。

34、在上述技术方案中，本发明提供的技术效果和优点：

35、1、本发明通过模型建立模块基于数据分析算法构建预测模型，预测模块通过预测模型分析特征数据后，预测企业发电量，管理决策模块基于企业预测的发电量制定管理策略，通过提前了解发电量情况，企业不仅可以合理安排能源使用计划，避免发电量超出用电需求而造成能源的浪费，而且可以帮助农业企业合理利用太阳能电力，满足温室和灌溉的能源需求，从而减少对传统电网的依赖，实现能源供应的稳定。

技术特征：

1.一种分布式光伏发电电量分析预测系统，其特征在于：包括数据采集模块、模型建立模块、管理决策模块、报告展示模块；

2.根据权利要求1所述的一种分布式光伏发电电量分析预测系统，其特征在于：所述模型建立模块基于数据分析算法构建预测模型包括以下步骤：

3.根据权利要求2所述的一种分布式光伏发电电量分析预测系统，其特征在于：所述光伏电池细胞光电转换率中，n为t时间段内采集光伏电池细胞输出电功率次数，n为正整数，为第i个时间点光伏电池细胞输出电功率，t为监测时间段。

4.根据权利要求3所述的一种分布式光伏发电电量分析预测系统，其特征在于：所述光照浮动系数的计算表达式为：

5.根据权利要求4所述的一种分布式光伏发电电量分析预测系统，其特征在于：所述阴阳极腐蚀度的计算表达式为：

6.根据权利要求5所述的一种分布式光伏发电电量分析预测系统，其特征在于：所述管理决策模块获取预测发电量后，将预测发电量与电量阈值进行对比，当预测发电量＜电量阈值时，管理决策模块判断发电量紧张，当预测发电量＞电量阈值时，管理决策模块判断发电量过剩。

7.根据权利要求6所述的一种分布式光伏发电电量分析预测系统，其特征在于：所述管理决策模块管理决策模块判断发电量紧张制定管理策略包括：

8.根据权利要求7所述的一种分布式光伏发电电量分析预测系统，其特征在于：所述管理决策模块判断发电量过剩制定管理策略包括：

9.一种分布式光伏发电电量分析预测方法，基于权利要求1-8任一项所述的预测系统实现，其特征在于：所述预测方法包括以下步骤：

10.一种存储介质，其特征在于：所述存储介质用于存储程序数据，所述程序数据在被处理器执行时，用于实现权利要求1-8任一项所述的预测系统。

技术总结
本发明公开了一种分布式光伏发电电量分析预测方法、系统及存储介质，涉及电量分析预测技术领域，包括数据采集模块、模型建立模块、管理决策模块、报告展示模块，模型建立模块基于数据分析算法构建预测模型，预测模块通过预测模型分析特征数据后，预测企业发电量，管理决策模块基于企业预测的发电量制定管理策略。本发明通过提前了解发电量情况，企业不仅可以合理安排能源使用计划，避免发电量超出用电需求而造成能源的浪费，而且可以帮助农业企业合理利用太阳能电力，满足温室和灌溉的能源需求，从而减少对传统电网的依赖，实现能源供应的稳定。

技术研发人员：杨俊年,吴烈,姜周平
受保护的技术使用者：深圳市洛丁光电有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15