一种计及雾霾的光伏发电率预测方法和系统与流程

本发明涉及光伏发电率预测，具体而言，涉及一种计及雾霾的光伏发电率预测方法和系统。

背景技术：

1、光伏电站发电收到太阳辐射强度、温度、云量、风速和风向等多个因素影响，光伏发电具有随机性和间歇性。尤其为华北地区大规模雾霾天气使得光伏发电预测难度增大，对于电网调度而言增加了光伏发电的调度难度，光伏电站的输出功率造成了显著影响。雾霾天气影响下，以pm2.5、pm10为主要影响的大气颗粒物沉降造成光伏电池表面积灰，积灰对太阳辐射具有反射、散射和吸收作用，降低了光伏电池接收的太阳辐射强度，导致光伏电池的输出功率下降。其次，由雾霾天气所造成的光伏电池板积灰对光伏电池表面有腐蚀作用，长时间的积灰会导致光伏电池板损耗速率加快，严重影响光电转换效率。同时云团的生效移动变化迅速，云对于太阳光线的遮挡时有时无，进而导致光伏出力上下波动。

2、基于此，本发明提出了一种计及雾霾的光伏发电率预测方法和系统，基于pm2.5数据进行分析,作为表征光伏面板积灰浓度的参数,结合光伏面板积灰和功率特性试验,进而建立aod预测模型，分析辐射强度与aod预测模型，以及辐射强度与光伏发电功率之间的关系，进而得到雾霾因素影响下的光伏发电功率多尺度预测。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种计及雾霾的光伏发电率预测方法，包括：获取大气气溶胶光学厚度；基于所述大气气溶胶光学厚度，确定太阳辐射参数；所述太阳辐射参数包括垂直入射直射太阳辐射强度；基于所述太阳辐射参数，确定太阳总辐射；基于所述太阳总辐射和光电转换模型，预测光伏的输出功率。

2、进一步的，所述获取大气气溶胶光学厚度，包括：获取大气气溶胶光学数据，并对获取的大气气溶胶光学数据进行处理，得到训练数据；将所述训练数据输入初始大气气溶胶光学厚度模型，并通过加权残差计算得到加权残差平方和；基于所述加权残差平方和更新所述初始大气气溶胶光学厚度模型的权重和偏置，直到所述加权残差平方和小于模型评价设定瞬时值；将所述加权残差平方和小于模型评价设定瞬时值的初始大气气溶胶光学厚度模型的权重和偏置作为大气气溶胶光学厚度模型的权重和偏置；将待预测时刻的pm2.5浓度值、pm10值、no2值、温度和湿度输入所述大气气溶胶光学厚度模型，模型输出该时刻550nm波长的大气气溶胶光学厚度。

3、进一步的，所述初始大气气溶胶光学厚度模型为lstm模型；其中，lstm模型的遗忘门的表达式为：

4、

5、lstm模型的输入门的表达式为：

6、

7、lstm模型的输出门的表达式为：

8、

9、lstm模型的当前输入状态单元的表达式为：

10、

11、lstm模型的当前时刻状态单元的表达式为：

12、

13、lstm模型的当前时刻输出状态的表达式为：

14、

15、其中，表示遗忘门函数；表示激励函数；表示遗忘门权重；表示上一时刻输出，包括550nm波长的大气气溶胶光学厚度；表示当前时刻输入，包括pm2.5浓度值、pm10值、no2值、温度和湿度；表示遗忘门偏置；表示输入门函数；表示输入门权重；表示输入门偏置；表示输出门函数；表示输出门权重；表示输出门偏置；表示当前输入状态函数；表示当前输入状态单元权重；表示当前输入状态单元偏置；表示当前时刻状态函数；表示前一时刻状态函数；表示当前时刻输出状态函数。

16、进一步的，确定垂直入射直射太阳辐射强度的表达式为：

17、

18、其中，表示垂直入射直射太阳辐射强度；表示大气质量为零时的太阳辐射强度；表示大气气溶胶光学厚度；表示太阳高度角；表示大气清洁度。

19、进一步的，所述大气质量为零时的太阳辐射强度的表达式为：

20、

21、其中，n表示年序日。

22、进一步的，确定太阳总辐射的表达式为：

23、

24、其中，表示太阳总辐射；表示求极大值；表示入射角，即太阳光线与平面法线间的夹角；表示水平面上散射辐射与垂直入射直射辐射的比值；表示表面与天空之间的角系数；表示太阳高度角；表示垂直入射直射太阳辐射强度。

25、进一步的，所述预测光伏的输出功率的表达式为：

26、

27、其中，表示预测光伏的输出功率；表示光伏电池转换效率；表示光伏电池板的面积；表示光伏电池板接收到的太阳辐射强度；表示气温；表示温度系数；表示光伏电池板接收到的太阳辐射强度。

28、进一步的，所述光伏电池板接收到的太阳辐射强度的表达式为：

29、

30、其中，表示光伏电池板吸收率；表示太阳总辐射。

31、进一步的，还包括预测光伏功率衰减率，包括：确定待预测区域的光伏面板积灰参数；所述光伏面板积灰参数通过对所述待预测区域的pm2.5、pm10、so2、no2、co和o3浓度进行积分处理得到；确定雾霾天气下pm2.5和pm10累积浓度以及光伏面板倾角与光伏发电功率之间的衰减关系；基于所述衰减关系构建基于lstm神经网络的光伏功率衰减率预测模型；将当前时刻的待预测区域的光伏面板积灰参数输入所述光伏功率衰减率预测模型，模型输出预测的光伏功率衰减率。

32、本发明的目的在于提供一种计及雾霾的光伏发电率预测系统，包括获取模块、第一确定模块、第二确定模块和预测模块；所述获取模块用于获取大气气溶胶光学厚度；所述第一确定模块用于基于所述大气气溶胶光学厚度，确定太阳辐射参数；所述太阳辐射参数包括垂直入射直射太阳辐射强度；所述第二确定模块用于基于所述太阳辐射参数，确定太阳总辐射；所述预测模块用于基于所述太阳总辐射和光电转换模型，预测光伏的输出功率。

33、本发明实施例的技术方案至少具有如下优点和有益效果：

34、通过lstm算法模型得出大气气溶胶光学厚度(aerosoloptical depth，aod)，通过大气气溶胶光学厚度参数反映大气气溶胶对太阳辐射的削弱作用，以计算到达地表的太阳直射辐射强度与散射辐射强度，进而通过光电转换模型预测光伏发电功率；提升了预测的光伏发电功率的正确率。

35、由于雾霾是大气气溶胶的重要组成部分，通过将pm2.5浓度值、pm10值、no2值、温度和湿度作为雾霾因数，可以使得雾霾更贴近雾霾的实际成分；因此，通过结合雾霾因素的aod模型预测，可以得出更准确的太阳的辐射度，进而结合光电转换模型，提高光伏发电功率的预测值。

36、基于建筑领域的ashrae晴空模型能够更贴近光伏电站的实际建设环境，因此能够在实际运用中得到更好的融合。

技术特征：

1.一种计及雾霾的光伏发电率预测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的计及雾霾的光伏发电率预测方法，其特征在于，所述获取大气气溶胶光学厚度，包括：

3.根据权利要求2所述的计及雾霾的光伏发电率预测方法，其特征在于，所述初始大气气溶胶光学厚度模型为lstm模型；其中，

4.根据权利要求1所述的计及雾霾的光伏发电率预测方法，其特征在于，确定垂直入射直射太阳辐射强度的表达式为：

5.根据权利要求4所述的计及雾霾的光伏发电率预测方法，其特征在于，所述大气质量为零时的太阳辐射强度的表达式为：

6.根据权利要求1所述的计及雾霾的光伏发电率预测方法，其特征在于，确定太阳总辐射的表达式为：

7.根据权利要求1所述的计及雾霾的光伏发电率预测方法，其特征在于，所述预测光伏的输出功率的表达式为：

8.根据权利要求7所述的计及雾霾的光伏发电率预测方法，其特征在于，所述光伏电池板接收到的太阳辐射强度的表达式为：

9.根据权利要求1所述的计及雾霾的光伏发电率预测方法，其特征在于，还包括预测光伏功率衰减率，包括：

10.一种计及雾霾的光伏发电率预测系统，其特征在于，包括获取模块、第一确定模块、第二确定模块和预测模块；

技术总结
本发明提供了一种计及雾霾的光伏发电率预测方法和系统，包括：获取大气气溶胶光学厚度；基于所述大气气溶胶光学厚度，确定太阳辐射参数；所述太阳辐射参数包括垂直入射直射太阳辐射强度；基于所述太阳辐射参数，确定太阳总辐射；基于所述太阳总辐射和光电转换模型，预测光伏的输出功率；以得到雾霾因素影响下的光伏发电功率多尺度预测值。

技术研发人员：杨凯,冯斌,徐代鸿,张晋,孙飞,段永强,靳广琦,刘永胜
受保护的技术使用者：华能新能源股份有限公司山西分公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15