分布式区域光伏功率预测探讨

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1、分布式区域光伏功率预测探讨郑海兴南方电网综合能源有限公司摘要：随着分布式光伏能源装机增加，其波动性和随机性为电力调度、调峰、消纳带来一定困难，而功率预测能够为调度调峰、中长期、现货的电力交易市场提供可靠的技术支撑。关键词：分布式光伏;功率预测;区域光伏功率预测;作者简介：郑海兴（1985一），男，汉族，河南开封人，硕士研宄生，南方电网综合能源有限公司，工程师，研究方向：光伏技术及应用。1背景分析《能源发展“十三五”规划》提出，到2020年，太阳能发电规模达到1.1亿千瓦以上，其中分布式光伏6000万千瓦、光伏电站4500万千瓦、光

2、热发电500万千瓦，光伏发电力争实现用户侧平价上网。其中分布式能源得益于分散、靠近用户端等优势，能够有效解决屮国新能源资源与负荷需求分布不一致的问题，为新能源开发与利用提供良好发展途径。我国己在各项政策中明确未来大力发展分布式能源的战略目标，并已出台一系列政策措施鼓励分布式能源发展，特别是2015年3月出台的“9号文”，明确提出积极发展分布式电源，《关于开展分布式发电市场化交易试点的通知》（国能综新能[2017]167号）中对分布式发电参与市场交易进行丫说明，对于分布式电源开展电力市场工作具有重要意义。未来，分布式凭借自身优势将在

3、中国发挥更大作用，是中国新能源的重点发展方向之一。大规模的分布式光伏并网，分布式光伏发电的波动性和随机性也为电力调度、调峰带来一定困难，随其装机比例逐步提升，部分省域内存在弃光现象，为提高新能源发电消纳能力，解决弃光现象，准确的功率预测十分必要，功率预测能够为调度调峰、中长期、现货的电力交易市场提供可靠的技术支撑。2关键问题和技术特征光伏功率预测通过对光伏电站运行数据、辐照信息和中长期气象数据的分析、对比及数据挖掘，采用光伏电站局地高分辨率数值天气预报模型，对光伏电站所在区域未来1-3天的气象要素进行预测，同时结合光伏电站历史运行

4、数据的功率预测模型，将数值气象数值模式的预测结果转换成光伏电站的功率输出。分布式光伏电站存在问题：(1)电站数据质量问题:有的电站存在逆变器等设备通信稳定性较差、丢失部分重要数据、关键数据采集不完整，气象辐照数据精确度不高，电站运维管理不完善(灰尘覆盖、遮挡、逆变器故障)等一系列问题；(2)气象预报准确性问题:分布式光伏电站其装机容量小，光伏组件占地面积小,而且较为分散，若对单个分布式光伏电站进行预报，分布式光伏的特点要求云量预测的精度更高，进一步放大了数值天气预报的误差；(3)发电侧与负荷侧和关联:发电侧预测与负荷预测相结合的预

5、测方式。为此，将单站光伏功率预测建模方式与分布式区域光伏功率预测建模方式进行探讨。2.1光伏功率预测建模方法(1)物理建模方法:利用电站的地理信息、数值天气预报、气象站辐照度观测信息、逆变器的设备信息建立物理方程方法预测。(2)统计建模方法:利用电站的地理信息、数值天气预报、气象站观测信息、长时间的电站运行信息进行大量学习，建立统计概率预测模型。(3)物理与统计相结合方法:利用电站的地理信息、数值天气预报、数值天气预报、气象站观测信息、逆变器的设备信息、长吋间的电站运行信息逑立多模式集合预测模型。2.2分布式光伏功率预测建模方法(

6、1)单站累加方法:区域内所冇电站功率预测结果简单累加，该方法需要利用单个站的地理信息、运行的数据、数值天气预报进行单站功率预测并对结果合并累加，其对单个站的功率预测准确性要求较高，并需耗费较多计算资源。(2)基于统计升尺度的分布式光伏区域功率预测方法:分布式区域光伏功率预测方法，是基于选取样木特征站，建立样木特征电站与集群的总并网功率的预测模型，该方法对数据依赖性较低、降低计算资源、不依赖于单个电站数值天气预报及功率预测准确率，有较高的预测准确率。第一，分析分布式光伏电站的地理信息，按照其空间特征、气候特征等信息划分若干片区;第二

7、，对各个区域输出历史功率与总输出功率进行资料分析、质量检验、数据分析、相关校验，剔除关联特征不明的样木点;第三，计算各个片区内的功率与总并网功率的相关性系数，选取样本片区;第四，利用神经网络等大数据分析方法建立单片区和多样木区与并网功率的非线性转换模型。分布式区域光伏功率预测中基于统计升尺度方法，减少在分布式光伏电站缺少实吋监测数据和历史运行数据下的预测误差，对于云量的关注则会从站点扩大到区域，数值天气预报的单点误差会在区域尺度上产生“误差平滑”效应，随机误差可以相互抵消，提高分布式光伏功率预测准确性，适用于分布式光伏电站。2.3

8、分布式区域光伏功率预测网络架构分布式区域光伏功率预测系统主要包含气象数据处理服务器、功率预测服务器、反向隔离、web发布服务器、数据可服务器、实时通信服务器、工作站、防火墙,如图1所示：»沿人1预报屮心实吋气象采嫩装H气象败锹处珲眼务雅反叫隖离功率