[發明專利]基于云團特征分析的分布式光伏系統超短期出力預測方法

有效

• 申請號: 201410302095.2
• 申請日: 2014-06-27
• 公開（公告）號: CN104200484B
• 公開（公告）日: 2017-05-17
• 發明（設計）人: 胥芳;童建軍;鮑官軍;張立彬;張林威;蔡世波;馬小龍;李昆;胡克用
• 申請（專利權）人: 浙江工業大學
• 主分類號: G06T7/66
• 分類號: G06T7/66;G06Q10/04;G06Q50/06
• 代理公司: 杭州天正專利事務所有限公司33201
• 代理人: 王兵,黃美娟

技術領域：

本發明涉及一種采用計算機視覺分析手段對所獲取的天空稀疏云團圖像序列進行關鍵特征分析，進而對分布式光伏系統進行超短期出力預測的方法。

背景技術：

能源作為推動社會發展進步的驅動力，對于保障國民經濟快速發展起到重要的支撐作用。太陽能作為綠色能源之一，因能量巨大、清潔無污染、安全可靠等優點而成為應對能源短缺、氣候變化與節能減排的重要選擇。作為太陽能主要應用形式之一的光伏發電，因其發電過程幾乎無污染物的排放，做到真正的清潔、綠色，因此成為新能源的主要選擇之一而得到推廣應用。

分布式光伏發電并網運行可就地消納電能，無需進行遠距離輸送電能，具有啟停響應快、調度方便靈活、調峰性能好等優點，還可根據場地要求調整光伏系統容量大小，并且可在一定程度上緩解局地的用電緊張狀況，是對電網運行方式的有力補充。因而近些年呈現出爆發式增長，隨著城鎮化進程的持續推進，分布式光伏發電系統并網運行將會得到更大地推廣。

目前國內外對于光伏發電系統的預測研究主要集中在短期預測，即時間尺度<24小時，時間分辨率為15分鐘的短期出力預測。光伏發電出力短期預測的時間尺度和分辨率主要借鑒與風電并網所規定的短期預測技術指標，但事實上光伏發電的超短期波動遠比風電要復雜并且頻繁，其中一個重要的原因就是天空漂浮不定并且幾乎沒有慣量的云團，云團的動態變化對太陽輻射的影響是實時的、劇烈的，從而造成地面光伏系統輸出功率的劇烈而迅速的波動，對光伏及相關電力系統的穩定和安全運行帶來威脅。常規的短期預測時間分辨率在15分鐘左右，根本無法預知由于云團變化而導致的功率輸出短暫性劇烈波動；同時，短期預測中經常考慮的太陽角度、溫度、濕度、陰晴天氣等因素，由于其固有的物理特性而變化波動相對于稀疏云團而言較慢，反而對光伏發電的超短期預測影響較小。

針對上述問題，本發明提出一種采用計算機視覺分析技術手段對所獲取的稀疏云團圖像序列進行關鍵特征分析、從而對分布式光伏系統進行出力超短期預測的方法。

發明內容：

本發明要克服傳統出力預測結果的時間尺度及時間分辨率不能實時地反映稀疏云團動態變化對光伏系統出力的主要影響，導致預測結果精度不高的缺點，為了提高出力預測的時間分辨率，本發明提出一種采用計算機視覺分析技術手段對所獲取的稀疏云團圖像序列進行關鍵特征分析、從而實現對分布式光伏系統進行超短期出力預測的方法。

本發明為解決技術問題而采用的技術方案是：

參照圖1：首先通過云層檢測裝置獲得連續的稀疏云團圖像序列，采用計算機視覺分析技術手段對圖像序列進行關鍵特征分析，對其造成光伏系統超短期出力波動的關鍵動態特征進行數學描述，通過適用的圖像處理算法及特征提取算法對關鍵特征進行提取計算。應用徑向基函數RBF神經網絡對歷史出力數據及云團特征進行離線訓練，通過建立在線補償器來消除風速、溫度對預測結果的影響。根據出力預測模型最終得到精確、實時和可靠的預測結果，為調整電網、光伏微網系統、儲能設備及負載之間的能量流向與流量、調整電力負荷及電力供應提供決策支持數據。

基于云團特征分析的分布式光伏系統超短期出力預測方法，包括以下步驟：

1)首先對天空云團檢測裝置采集到的稀疏云團進行預處理，提取出云團的核心區域作為目標區域，進而對其影響光伏系統超短期功率輸出的關鍵動態特征參數進行數學描述；對云團采用開運算操作，即對云團進行先腐蝕后膨脹提取云團的共性，先采用一個相對較大的結構元對云團進行腐蝕，設A為云團的點集，B為結構元，B對A的腐蝕操作就是所有B中包含于A中的點z的集合用z平移，公式為：

F＝AΘB＝{z|(B)_z∩A^c＝φ}

其中，A^c是A的補集，φ是空集；

由于采用一個較大的結構元對云團進行腐蝕操作，將大部分的邊緣都消除了，剩下云團核心區域，即云團最集中的區域，然后對經過腐蝕的云團進行膨脹操作，公式為：

即用z平移的B與F至少有一個元素重疊的所有的點z的集合；

2)通過圖像預處理之后，接著在云團核心區域中尋找一個特殊點的運動情況來代表整個云團的運動情況，即云團核心區域的質心；質心坐標公式為：