并网光伏发电系统发电量预测方法的探讨

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1、第31卷第2期云南师范大学学报Vol．31No．22011年3月JournalofYunnanNormalUniversityMar．2011*并网光伏发电系统发电量预测方法的探讨李光明，廖华，李景天，赵恒利，黄波，何京鸿(云南师范大学太阳能研究所;教育部可再生能源材料先进技术与制备重点实验室;云南昆明650092)摘要:为了较为准确的对并网光伏发电系统的发电量做出预测，提高光伏并网后电网的稳定性及安全性。文章对硅太阳电池组件发电功率进行了理论计算，建立了多元线性回归光伏发电功率及发电量预测模型。通过改进水电、火电和风电现有的发电量预测模型(基于BP神经网络和G(1，1)灰

2、色理论模型)，使得改进后模型更适合于并网光伏发电系统发电量的预测。最后，对三种预测模型的优缺点进行了比较，为今后并网光伏发电的预测提供了一种较为准确可行的方法。关键词:并网光伏系统;非平衡性;随机性;预测模型;可行性中图分类号:TM615文献标识码:A文章编号:1007－9793(2011)02－0033－06随着社会经济的快速发展，能源消耗剧增，化石能源日趋枯竭，加之与日俱增的化石燃料燃烧1单块电池组件发电功率理论计算所造成的环境污染，给地球的生态平衡和人类的生带来了严重的威胁。所以建设大型的光伏电站光伏发电是利用P－N结的光伏效应将光能来满足人类对能源的需求是当前的发展

3、趋势。由转化为电能的，其组件和系统在理想情况下的等于光伏发电受太阳辐射强度、电池组件温度、天效电路如图1所示。最大输出功率为:气、云层和一些随机的因素的影响，系统运行过程Pm=VmIm=VocIscFF(1)是一个非平衡的随机过程，其发电量和输出电功(1)式中，Voc，ISc，FF分别是电池的开路电率随机性强、波动大、不可控制，在天气突变时表压、短路电流、填充因子。对于硅太阳电池，在理现得尤为突出。这种发电方式在接入电网后必会想情况下，n=1，Rs→0，Rsh→∞。因此，开路电对电网的安全和管理带来一系列的问题。所以能压、短路电流及填充因子可表示为:较为准确的提前对光伏系统

4、的出力做出预测变得尤为重要，同时也为电网的调度及安全运行提供了依据。目前对太阳能发电具有随机性的预测技［1－4］［5］术研究并不多，如神经网络模型、径向基函数模型、多层感知模型等。此外，光伏系统还是一个部分信息明确、部分未知的典型灰色系统，基于图1光伏组件在理想下直流模型等效电路图灰色理论的预测模型，在电力规划及负荷预测方Fig．1DCundertheidealPVmodule［6－8］面有广泛的应用。equivalentcircuitmodul*收稿日期:2011－01－10作者简介:李光明(1984－)，男，云南会泽人，硕士生，从事光伏发电系统及应用工程方面的研究。E－

5、mail:gm-lipv@126．com，15808825120通讯作者:廖华，男，博士，研究员，主要从事太阳能光伏利用研究。·34·云南师范大学学报(自然科学版)第31卷ìnsnkTIL填充因子为:Voc=ln(+1);ïqIDvoc－ln(voc+0．72)RsγGïFF≈(1－)íI=IL≈Isc;(2)voc+1a+blnGïïvoc－ln(voc+0．72)RsIscVocns/b－ln［(Vocns/b)+0．72］îFF=(1－)=×voc+1Voc(Vocns/b)+1在(2)中，ns，n分别为组件中电池的串联数RsγG［1－］－1和二极管理想因子;voc为

6、归一化开路电压，即voca(1+(lnγ－lnID)×lnG=qVoc/nkT;I，IL，ID分别为负载电流、光生电流化简可得:－11V－b*ln(V/b)R及二极管反响饱和电流(1．78×10A)。ococsγGFF≈×(1－)(6)对于制做好的单块硅太阳电池组件，其性能Voca主要受到辐射强度和温度的影响，电池输出功率因此，输出功率可表示为:和发电量也强烈的依赖于二者。在辐射强度方面Pm=Voc(G)*Isc(G)*FF(G)*KT，P(7)［9］［11］具体表现在，短路电流与几个数量级范围内的式中，KT，P=1+ε(t－tR)为输出功率与辐射光强成正比关系，且与电池受

7、光面积成正比;温度间的关系权值，ε为输出功率的温度系数。开路电压随入辐射强度的增加很快趋于饱和，而与由(7)式可知，通过实测太阳电池面上的辐电池面积无关;填充因子与入射光强不具有简单的射强度及组件的温度，并把(4)，(5)，(6)式代入函数关系，对于不同的太阳电池其变化关系也不(7)式即可求出硅太阳电池单块组件上的输出功［10］同。在温度上具体表现在:开路电压、填充因率，通过小时累加就可求太阳电池的小时发电量。子、输出功率随组件温度的升高，都有所下降，即温度系数为－2．3mV/℃、－0．0015/℃、－(0．004