太阳能光伏发电预测方法分析

1、本文格式为Word版，下载可任意编辑太阳能光伏发电预测方法分析 太阳能变化趋势主要受到当地地理条件和气象条件的影响。地理条件的影响有明显规律，可以依据当地经纬度计算出全年太阳的运行轨迹，并结合光伏电池阵列自身的参数计算出太阳能变化的一个总体变化趋势。但该趋势并不能反映出几小时内，甚至不能反映出几天内的太阳能变化的大致状况。 气象条件对于太阳辐射的影响是最直接的。要实现几小时内的太阳能趋势预报，就必需找到依据气象条件推算出太阳能趋势的计算方法。近年来，随着太阳能产业的飞速进展，对太阳能光伏发电猜测要求的不断增加，发达国家对太阳能光伏发电猜测的讨论较早、进展较快。目前，我国对太阳能光伏发电猜测技术

2、的讨论还处于起步阶段，需进一步深化讨论与试验。 太阳能辐射的猜测方法主要有三大类： 第一类：基于历史气象数据和光伏发电量数据的讨论，采纳统计学方法进行分析建模； 其次类：基于卫星云图资料数据和地面监测资料数据，通过卫星、雷达图象处理，计算出实时太阳能辐射的预报方法； 第三类：基于数值天气预报的猜测方法。 1.第一类猜测方法 第一类猜测方法，其模型的建立不考虑太阳辐射变化的物理过程，通过对历史观测数据资料进行分析和处理，以历史发电量预报将来发电量。一般采纳回归模型猜测、神经网络等数学方法，建立光伏发电系统与气象要素相关性的统计模型，进行发电量猜测。该方法模型构造及运算方法较为简洁，但只适应于发电

3、量变化不大的平稳时间序列，对于发电量变化较大的时间序列，误差较大。 1.1 回归模型猜测 回归模型猜测依据历史资料，找出天气变化与太阳辐射的关系及其变化规律，建立可以进行数学分析的数学模型，对将来的太阳辐射进行猜测。该方法其特点是将猜测目标的因素作为变量，将猜测目标作为常量。利用给定的多组变量和常量资料，讨论各种变量之间的关系。利用得到的回归方程式来表示变量与常量之间的相对关系，从而达到猜测太阳辐射的目的。在大量的试验与实践中得出，变量误差较大，尤为正午时误差明显。 回归模型猜测对于非线时间序列的太阳辐射数据猜测结果并不抱负。人工神经网络方法较回归模型猜测误差较小。 1.2 人工神经网络 人工

4、神经网络方法采纳神经网络技术，建立发电量与太阳总辐射、板温的函数模型，历史数据结合效果较好。目前讨论最多的是应用误差反向传播算法（BP算法）进行短期预期。该算法的主要思路为将历史数据和影响太阳辐射最大的几类因素作为输入量输入人工神经网络，经过输入层、隐含层和输出层中各种数据运算从而生成输出量；再以设定误差为目标函数对人工神经网络权值进行反复修正与完善，直至达到设定误差值。 在传统统计无法满意要求时，可利用人工神经网络进行猜测方法，但该方法同样基于历史气象数据进行猜测，发电量预报严峻依靠于太阳总辐射预报精确：未能找出影响光伏发电量的关键逐时气象要素，对突发及随机的天气变化猜测较难掌握。 2.其次

5、类猜测方法 其次类猜测方法主要利用卫星遥感技术完成太阳辐射的猜测。卫星遥感是指以人造卫星为传感器平台的观测活动，是通过勘测地球大气系统放射或反射的电磁辐射而实现的。它包括对地观测以及面对太空环境的观测活动，其中对地观测是目前卫星遥感的主要内容高空间辨别率图像数据和地理信息系统紧密结合，为太阳辐射猜测供应了可高依据。 1960年，第一颗泰罗斯卫星将第一幅可见光云图传送至地球，使人们看到了用卫星遥感的巨大潜力。从今，以气象卫星技术的逐步完善为开头，又渐渐消失了遥感地球大气、地球表面陆地、海洋特征以及监测地球环境的各种卫星。 美国的卫星遥感技术始终处于世界领先地位，代表了卫星遥感技术的进展水平。欧洲

6、、加拿大、日本等国都在大力进展讨论遥感技术。我国的第一颗地球同步气象卫星“风云2号”，于1997年6月10升空，标志着我国卫星遥感技术迈上了新的台阶。 经过大量的讨论与实践表明，卫星遥感技术猎取的小时地面辐射数据与地面观测的辐射数据偏差较大，最大误差可达到均方根误差20%-25%。因此如何更好的较小误差，精确的统计、猜测将成为遥感技术的进展方向。 3.第三类猜测方法 第三类猜测方法主要利用数值模拟方法进行猜测，即用数学物理模式对大气状况进行分析，用高速计算机求解进行预报的方法。该方法依据描述大气运动规律的流淌力学和热力学原理建立方程组，确定某个时刻大气的初始状态后，就可通过数学方法求解，计算出来某个时间大气的状态，就是通常所说的天气形势及有关的气象要素如温度、风、降水、辐照度等。数值模拟猜测方法猜测的时间较长，目前，可猜测40h甚至更长的数据