分布式光伏发电系统发电量预测方法

水利水电 Hydropower Project

vc 网络编程文/刘彦彦、吕森惠甘肃中电建港航船舶工程有限公司甘肃临夏 731699

【摘要】在我国快速发展过程中，经济在快速发展，社会在不断进步，预测分布式光伏发电系统发电量时，因无法准确建立光伏组件的温度与太阳光辐照强度之间量化关系，导致预测结果偏差高。提出了不同太阳辐射强度下分布式光伏发电系统发电量预测方法，该方法利用实测获取的不同阳光辐射强度和组件温度下光伏发电输出功率，构建以光辐射强度和温度为变量的发电输出功率模型，以此来预测发电量。仿真数据表明，晴天和雨天时，分布式光伏发电系统发电量预测结果与发电量实测值误差很小。

【关键词】光伏发电系统；发电量；预测；温度；光伏组件

太阳能具有取之不尽、用之不竭、分布广泛和安全清洁的优势。各个国家都很重视发展太阳能，特别是发展光伏产业。到2018年底，全球光伏发电装机容量达到480．36GW，中国达到176．1GW，占全球总容量的36%。但是，光伏发电却具有显著的间歇性和随机性，其大规模接入电网将导致电网出现一定的波动，对电力系统产生影响。所以，对光伏发电的发电量进行预测以及提高预测的准确性成为保证电网稳定性的关键。光伏发电预测方法众多，按照预测的时间可以分为超短期预测、短期预测、中期预测

和长期预测。本文根据光伏发电预测的研究原理将其分为直接预测法和间接预测法。直接预测法中，根据模型的不同，将其分为数学统计预测法、人工智能预测法及混合模型。本文对混合模型进行归纳，分为基于确定神经网络初始权值的混合模型、基于光伏数据预处理的混合模型以及其他混合模型3种，并总结间接预测法，介绍新型预测模型。

1、大规模光伏发电并网对电力系统频率的影响

光伏发电输出功率随机波动的固有属性，使其很大程度上会在光伏发电并网后对电力系统频率产生影响。若光伏发电并网规模较小、光伏发电输出功率波动较小，电力系统依靠自身裕度，可以动态调整，从而达到平衡；而随着光伏发电并网规模的增大，光伏发电输出功率比重的上升，电力系统自身不足以吸收这些波动，其有功平衡遭到挑战，从而威胁到其频率的稳定。

2、分布式光伏发电系统发电量预测方法

2.1神经网络预测法

神经网络(ANN)是一种功能强大、应用广

泛的机器学习算法。目前在光伏发电量预测领域

研究比较多的大概有10多种。本文根据网络结

构的不同将其分为前馈神经网络、反馈神经网络

以及深度学习神经网络。(1)前馈神经网络的数

据只从输入层经过隐含层流向输出层，各层之间

没有反馈。应用于光伏发电量预测的主要有BP

神经网络、径向基函数神经网络(ＲBF)和极

限学习机(ELM)。BP神经网络是神经网络领域

应用最多的一种模型。BP神经网络主要包括输

入层、隐含层和输出层。首先，输入光伏历史数

据进行训练，训练完成后输入测试值，即可预测

光伏发电量。基于BP神经网络模型对光伏系统

的输出功率进行预测，结果表明预测日的误差为

6%～7%。设计了基于BP神经网络的光伏发

电量预测模型，将光伏电池温度加入到输入变量

中。结果表明加入电池温度输入变量的误差为4

．2962%，未加入的为6．3556%。径向基函

数神经网络(ＲBF)是一种结构简单、收敛速

度快、能够逼近任意非线性函数的网络。径向基

函数神经网络可分为正则化网络和广义网络，广

义网络在工程中广泛应用。（2）反馈神经网络

的输出除了与当前输入及网络权值有关，还与

网络之前的输入有关。典型的反馈神经网络有

Hopfield网络和Elm络，在发电量预测领

域研究较多。Elm络与BP网络相比，在结

构上多了一个连接层，同时多了一个延迟单元，

可以记忆过去状态，使网络具有动态记忆功能。

其中，第k个样本的输出y(k)、隐含层输出x(k)

和反馈输入xc(k)可分别表示为:y(k)=g(ω3x(k)

),x(k)=f(ω1xc(k)+ω2u(k－1)),xc(k)=x(k－1),

式中:ω1、ω2、ω3—连接层和隐含层，输入层

和隐含层，隐含层和输出层的权值。（3）深度

学习神经网络深度学习神经网络(DNN)近些年

被广泛应用于光伏发电量的预测。深度学习神经

网络主要分为4种：卷积神经网络(CNN)、深度

信任网络(DBN)、堆栈自编码网络(SDAE)和

长短期记忆网络(LSTM)。在光伏发电量预测领

域应用比较多的是CNN和LSTM。由卷积层、

池化层以及激活层组成。卷积层提取输入数据的

特征，池化层则是压缩数据以及参数的量，而激

活层则是将卷积层输出结果做非线性映射。

2.2综合AGC调频研究

光伏电站现有的AGC系统能够按照调度指

令调节有功功率，但调节时间为分钟级，不满足

一次调频响应时间的要求。为此，在考虑节约升

级改造成本的前提下，基于现有的AGC固有设

备和网络通信架构，研究了一种改进算法，提升

了功率分配的精度及光伏电站执行响应的速度。

在AGC基础上通过光伏下垂控制特性，实现了

光伏电站参与一次调频，提出了调频和AGC配

合策略，并对光伏发电有功功率分配策略进行了

改进，提升了光伏电站调频的响应速度和贡献能

力。提出了自适应电网侧AGC两种控制模式的

光伏发电参与电力系统调频的控制策略，并通过

仿真验证了该控制策略的经济适用价值极高。

2.3降低光伏组件最佳安装倾角的实验

实验计算以1MW光伏阵列的占地面积、组

件最佳安装倾角为32°作为基准。实验中组件

的安装倾角范围为10°～32°，以1°为间隔，

依次减小组件的安装倾角进行测试，当前、后排

麦克斯韦分布组件的阴影遮挡时间一致时，前排固定支架组件

前沿到相邻后排固定支架组件前沿的距离(下文

简称“前到前间距”)也相应减小，此时1MW

非常e购光伏阵列的占地面积也会不同。当保持总占地面

积不变时，降低组件的最佳安装倾角，虽然组件

倾斜面接收的年太阳辐射量逐渐减少，但同样占

地面积下实际可布置的光伏组件容量增大了，即

光伏阵列的直流装机容量增加了，增加比例为

1%～50%，光伏发电系统的首年发电量提高了

约10%～40%。由于年可利用小时数可以比发

电量更直观、更清晰地反映光伏发电系统的发电

量情况，所以一般采用年可利用小时数来描述光

伏发电系统的年发电水平；而在经济测算时，则

以逐年发电量来计算项目投资收益和内部收益率

等动态经济指标。需要注意的是，组件安装倾角

降低的程度需要根据项目的装机容量要求和发电

量增加量进行技术经济性比对后确定；还需要综

合考虑项目所在地的灰尘污染情况，以及光伏发

电系统中光伏组件的清扫频率等因素。

结语：

光伏发电系统发电量预测对光伏发电系统设

计并网运行控制具有重要作用，构建光伏组件温

双反调查度和阳光辐射强度的回归模型，准确预测发电量，

有实际应用意义。本文提出了不同太阳辐射强度

下分布式光伏发电系统发电量预测方法，该方法

具有较高的预测精度。

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【DOI】10.12334/j.issn.1002-8536.2021.09.170

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