[發明專利]一種計及天氣要素的長時間尺度光伏時序出力生成方法

有效

• 申請號: 201910798145.3
• 申請日: 2019-08-27
• 公開（公告）號: CN110610262B
• 公開（公告）日: 2023-06-27
• 發明（設計）人: 孫冰;曾沅;李云飛;葉羽轉
• 申請（專利權）人: 天津大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06;G06F17/18
• 代理公司: 天津市北洋有限責任專利代理事務所 12201
• 代理人: 韓帥

本發明公開了一種計及天氣要素的長時間尺度光伏時序出力生成方法，包括如下步驟：S1、生成大氣透明度為常數的太陽輻射數據；S2、利用NASA的記錄數據對光伏安裝地點的大氣透明度進行修正；S3、利用Monte?Carlo方法產生時序的天氣變化數據并修正太陽輻射強度；S4、根據光伏板的出力特性曲線生成光伏時序有功出力曲線；S5、根據年利用小時數對折扣系數進行調整；該方法可使得開展含光伏設備的電源規劃研究時，最終的電源配置方案更符合實際情況，滿足供電可靠性要求；是對計及供電可靠性的電源配置方案具有很好的提升作用。

技術領域

本發明適用于含光伏設備的電源優化規劃領域，尤其涉及供電可靠性評估的電源優化方法。

背景技術

為了應對環境問題、全球變暖以及實現可持續性發展，必須大力發展清潔能源，其中光伏發電已經獲得了長足的發展。當光伏的累計裝機容量達到較高水平后，在開展含光伏設備的電源優化規劃時，需要有效計及光伏的不確定性出力，尤其是在評估電源方案的供電可靠性時，往往需要使用長時間尺度的光伏出力數據。然而，由于光伏發電具有波動性，受晝夜交替、天氣變化、季節變化等不可控因素影響，這些因素使得光伏出力存在劇烈的變化，需要基于物理的或者數學的方法，預測或者生成光伏的時序出力。

太陽輻射強度的預測方法有很多，已有方法大致可以分為三類：1)物理方法，即根據太陽與地球的相對位置以及地球大氣層的大氣透明度計算；2)抽樣方法，一般認為太陽輻射服從Beta分布，從而可根據Beta分布通過隨機數抽樣實現；3)預測類方法，利用支持向量機、神經網絡、模糊理論等方法。以上方法主要是針對短期的太陽輻射強度預測，在生成長時間尺度的光伏時序出力時，已有方法往往存在以下不足：1)抽樣方法所得到的太陽輻射強度數據之間是獨立的，不能體現天氣的持續變化，抽樣數據的這種不規則特性相對于現實中因為陰雨天氣而存在的較長時間持續的弱輻射而言是相當溫和的，這使得基于抽樣方法的太陽輻射強度數據使得電源規劃對調峰容量的要求與實際存在較大誤差；2)預測類方法一般需要足夠多年限的、以小時(或更短時間)為時間間隔的太陽輻射強度、環境溫度、大氣濕度等數據作為原始數據，而這些數據很難獲得，經預測類方法得到的時序太陽輻射強度數據也很難判斷誤差范圍。

發明內容

針對現有技術存在的技術問題，本發明提出一種計及天氣要素的長時間尺度光伏時序出力生成方法，該方法可使得開展含光伏設備的電源規劃研究時，最終的電源配置方案更符合實際情況，滿足供電可靠性要求；是對計及供電可靠性的電源配置方案具有很好的提升作用。

為了解決現有技術問題，本發明采用如下技術方案：

一種計及天氣要素的長時間尺度光伏時序出力生成方法，包括如下步驟：

S1、搜集光伏設備所在地的經緯度、月平均輻射度、歷史天氣統計信息、光伏設備年利用小時數等統計數據；

S2、根據光伏設備所在地的緯度數據分別計算大氣透明度為常數時的太陽直接輻射和散射輻射，并最終獲得太陽總輻射數據；

S3、提取NASA數據庫中按月份統計的太陽輻射強度歷史數據，做標幺處理后得到S4、從S2中提取太陽輻射強度月均值并做標幺處理得到按照設定步長修正直至第last次修正后與相同，最終得到

S5、利用Monte?Carlo抽樣法生成時序的天氣變化數據，把天氣變化數據轉化成天氣對大氣透明的折扣系數，修正并得到修正后的太陽輻射向量I′₁；

S6、根據光伏板的出力特性曲線生成光伏時序出力向量；

S7、根據Monte?Carlo方法的收斂判據計算光伏時序出力向量對應的年利用小時數C₁；