[發明專利]一種基于太陽輻射氣候特征識別的南墻輻射預測方法

在審

• 申請號: 202010499706.2
• 申請日: 2020-06-04
• 公開（公告）號: CN111815020A
• 公開（公告）日: 2020-10-23
• 發明（設計）人: 李芬;王仁奎;林逸倫;周爾暢;孫改平;毛玲;楊興武;薛花
• 申請（專利權）人: 上海電力大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06;G06K9/62
• 代理公司: 上?？剖⒅R產權代理有限公司 31225
• 代理人: 楊宏泰

1.一種基于太陽輻射氣候特征識別的南墻輻射預測方法，其特征在于，包括以下步驟：

1)獲取當地歷史數據；

2)定義天氣類型指數SCF，并基于天氣類型指數SCF對歷史數據劃分天氣類型；

3)將當地實測數據按照天氣類型指數SCF歸類，并根據不同的天氣類型選擇對應的預測模型進行輻射預測。

2.根據權利要求1所述的一種基于太陽輻射氣候特征識別的光伏功率預測方法，其特征在于，所述的步驟1)中，所述的歷史數據包括輻射數據、氣象數據以及地外水平總輻射和清晰度指數，輻射數據包括水平面總輻射、散射輻射、直接輻射以及反射輻射數據，氣象數據包括總云量和能見度數據。

3.根據權利要求1所述的一種基于太陽輻射氣候特征識別的南墻輻射預測方法，其特征在于，所述的步驟2)中，天氣類型指數SCF與修正清晰度指數k′_T、水平面直射比Bd和總云量C相關，其表達式為：

SCF＝w₁Bd+w₂k′_T+w₃(1-C)

其中，w₁、w₂、w₃為權重，并且總和為1。

4.根據權利要求3所述的一種基于太陽輻射氣候特征識別的光伏功率預測方法，其特征在于，為降低太陽高度角對清晰度指數的影響，對清晰度指數進行修正，則修正清晰度指數k′_T的表達式為：

其中，k_T為清晰度指數，m為大氣質量，為水平面總輻射，I_o為大氣層外水平面上太陽輻射量。

5.根據權利要求1所述的一種基于太陽輻射氣候特征識別的光伏功率預測方法，其特征在于，所述的步驟3)中，當太陽高度角小于10度時，則返回步驟S2。

6.根據權利要求1所述的一種基于太陽輻射氣候特征識別的光伏功率預測方法，其特征在于，所述的步驟2)中，采用K-means聚類算法按照太陽輻射直接輻射分量的豐富度大小將天氣類型分為4類。

7.根據權利要求6所述的一種基于太陽輻射氣候特征識別的光伏功率預測方法，其特征在于，所述的天氣類型具體為：

類型I：SCF值為1-0.70，條件最好，代表天氣情況：晴；

類型II：SCF值為0.70-0.48，條件次好，代表天氣情況：晴轉陰；

類型III：SCF值為0.48-0.24，條件較差，代表天氣情況：多云、陰轉多云、多云轉陰；

類型IV：SCF值為0.24-0，條件最差，代表天氣情況：小雨、陣雨、小雪、輕霧、霾、中雨及以上、和/或中雪及以上交叉的天氣情況。

8.根據權利要求7所述的一種基于太陽輻射氣候特征識別的光伏功率預測方法，其特征在于，所述的步驟3)中，預測模型具體包括各向同性的LiuJordan模型、各向異性的TempsClouson模型、Perez模型、Kulcher模型、Hay模型和Reindl模型。

9.根據權利要求8所述的一種基于太陽輻射氣候特征識別的光伏功率預測方法，其特征在于，當當地實測數據的天氣類型為類型I時，采用Perez模型，當當地實測數據的天氣類型為類型II時，采用LiuJordan模型，當當地實測數據的天氣類型為類型III和類型IV時，采用Hay模型。

10.根據權利要求1所述的一種基于太陽輻射氣候特征識別的光伏功率預測方法，其特征在于，所述的步驟3)中，根據不同的天氣類型選擇對應的預測模型按照小時尺度進行輻射預測。