一種基于凈空模型的光伏電站出力分解方法
【技術領域】
[0001] 本發明涉及一種光伏電站出力特性分析方法，具體涉及一種基于凈空模型的光伏 電站出力分解方法。
【背景技術】
[0002] 近年來光伏發電技術持續快速發展，光伏發電并網裝機容量迅速增長，截止2014 年底，我國新增裝機容量10. 6GW，累計裝機容量已達28. 7GW。但光伏發電具有隨機性和波 動性特征，大規模光伏發電并網會使得電力系統發電的不確定性增加，給電網的調峰和調 頻造成一定的影響。
[0003] 光伏出力的模型是進行相關電力系統規劃及運行研究的基礎。其中，光伏的出力 受很多因素的影響，既有自然因素如太陽位置、潔凈大氣的各種衰減、空氣中云及其它陽光 遮擋物等，也有光伏設備因素如光伏陣列的布置以及光伏電池的特性等。在這些因素的共 同作用下，使得光伏出力既有一定的規律性又有很強的隨機性。而目前關于光伏發電的中 長期隨機特性的分析較少。
【發明內容】
[0004] 為彌補上述技術缺陷，本發明提供一種基于凈空模型的光伏電站出力分解方法， 可廣泛應用于電力系統規劃與運行分析中，為光伏發電中長期時間序列建模提供了重要技 術支撐。
[0005] 為了實現上述發明目的，本發明采取如下技術方案：
[0006] -種基于凈空模型的光伏電站出力分解方法，所述方法包括下述步驟：
[0007] (1)收集歷史光伏出力數據，并對收集的歷史光伏出力數據進行分析整理；
[0008] (2)建立凈空模型，獲取光伏電站的凈空理論出力Pdci (i，t)和相對出力Pn(i，t)， 完成光伏出力的分解。
[0009] 優選的，所述步驟（1)收集的歷史光伏出力數據為光伏電站1年或1年以上時間 尺度為15分鐘的光伏出力P(i，t)。
[0010] 優選的，所述步驟（1)中對收集的歷史光伏出力數據進行分析整理包括，針對錯 誤數據進行刪除操作，并用相鄰數據代替的方式對缺失數據進行補全。
[0011] 進一步地，所述錯誤數據包括超過光伏電站裝機容量以及為負值的數據；所述缺 失數據為由于通信故障在規定時間點未能采集到的數據，通過數據對應的時間來判斷。
[0012] 優選的，所述步驟（2)具體包括，將每天各時刻的光伏出力P (i，t)進行轉化，將其 分解為凈空理論出力和相對出力的乘積，其表達式為：
[0013] P(i, t) = PDCi (i, t) * Pn (i, t) (1)
[0014] 式⑴中，PD"(i，t)和^(1，〇分別為第i天t時刻基于凈空模型的凈空理論出 力和相對出力。
[0015] 進一步地，將PN(i，t)轉化為功率基準值，累加由不同云層以及天氣狀態引起的不 確定性出力，其表達式為：
[0016] PN(i，t) = Ps(i) + APN(i，t) (2)
[0017] 式⑵中，APN(i，t)為第i天t時刻由不同云層狀態以及天氣狀態引起的波動 值，Ps(i)為第i天的功率基準值，反映當日光伏出力程度。
[0018] 進一步地，所述功率基準值的表達式為：
[0020] 式（3)中，η為光伏發電的出力時間段。
[0021] 與現有技術相比，本發明達到的有益效果是：
[0022] 提供了一種基于凈空模型的光伏電站出力分解方法，將光伏出力分解為確定性部 分和隨機性部分，基于凈空模型將光伏出力的確定性部分和隨機性部分，分別建立了確定 性部分和隨機性部分的模型。由此形成了關于光伏發電出力的完整模型描述。
[0023] 該方法可廣泛應用于電力系統規劃與運行分析中，為光伏發電中長期時間序列建 模提供了新思路和重要技術支撐。
[0024] 建立的具有普遍性和通用性倶佳的光伏電站凈空模型，無需歷史數據的擬合，適 用于新建的光伏電站。
【附圖說明】
[0025] 圖1為一種基于凈空模型的光伏電站出力分解方法流程圖；
[0026] 圖2為實際出力和凈空理論出力對比曲線示意圖；
[0027] 圖3為基于凈空模型的相對出力曲線示意圖。
【具體實施方式】
[0028] 以下將結合附圖，對本發明的【具體實施方式】作進一步的詳細說明。
[0029] 如圖1所示，一種基于凈空模型的光伏電站出力分解方法，所述方法包括下述步 驟：
[0030] (1)收集歷史光伏出力數據，并對收集的歷史光伏出力數據進行分析整理；
[0031] 步驟⑴中，收集的歷史光伏出力數據為光伏電站1年或1年以上時間尺度為15 分鐘的光伏出力P(i，t)。對收集的歷史光伏出力數據進行分析整理包括，針對錯誤數據進 行刪除操作，并用相鄰數據代替的方式對缺失數據進行補全。其中。錯誤數據包括超過光 伏電站裝機容量以及為負值的數據；所述缺失數據為由于通信故障在規定時間點未能采集 到的數據，通過數據對應的時間來判斷。
[0032] (2)建立凈空模型，獲取光伏電站的凈空理論出力Pdci (i，t)和相對出力Pn (i，t)， 完成光伏出力的分解。基于凈空模型將光伏出力分解為確定性部分和隨機性部分；即凈空 理論出力和相對出力的乘積；
[0033] 分解的具體方法為：將每天各時刻的光伏出力P (i，t)進行轉化，將其分解為凈空 理論出力和相對出力的乘積，其表達式為：
[0034] P(i, t) = PDCi (i, t) * Pn (i, t) (1)
[0035] 式⑴中，PDCI(i，t)和^(1，〇分別為第i天t時刻基于凈空模型的凈空理論出 力和相對出力。
[0036] 將凈空理論出力與實際出力進行對比，獲取的曲線圖如圖2所示；其中實際出力 即為每天各時刻的光伏出力P(i，t)。
[0037] 如圖3所示的凈空模型下的相對出力，還可以分解為功率基準值累加上由不同云 層以及天氣狀態引起的不確定性出力。具體為：
[0038] 將匕(1，〇轉化為功率基準值，累加由不同云層以及天氣狀態引起的不確定性出 力，其表達式為：
[0039] PN(i，t) = Ps(i) + APN(i，t) (2)
[0040] 式（2)中，APN(i，t)為第i天t時刻由不同云層狀態以及天氣狀態引起的波動 值，Ps(i)為第i天的功率基準值，反映當日光伏出力程度。
[0041] 所述功率基準值的表達式為：
[0043] 式（3)中，η為光伏發電的出力時間段。
[0044] 最后應當說明的是：以上實施例僅用以說明本發明的技術方案而非對其限制，所 屬領域的普通技術人員參照上述實施例依然可以對本發明的【具體實施方式】進行修改或者 等同替換，這些未脫離本發明精神和范圍的任何修改或者等同替換，均在申請待批的本發 明的權利要求保護范圍之內。
【主權項】
1. 一種基于凈空模型的光伏電站出力分解方法，其特征在于，所述方法包括下述步 驟： (1) 收集歷史光伏出力數據，并對收集的歷史光伏出力數據進行分析整理； (2) 建立凈空模型，獲取光伏電站的凈空理論出力Pdci(i，t)和相對出力PN(i，t)，完成 光伏出力的分解。2. 如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟（1)收集的歷史光伏出力數據為光 伏電站1年或1年以上時間尺度為15分鐘的光伏出力P(i，t)。3. 如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟⑴中對收集的歷史光伏出力數據 進行分析整理包括，針對錯誤數據進行刪除操作，并用相鄰數據代替的方式對缺失數據進 行補全。4. 如權利要求3所述的方法，其特征在于，所述錯誤數據包括超過光伏電站裝機容量 以及為負值的數據；所述缺失數據為由于通信故障在規定時間點未能采集到的數據，通過 數據對應的時間來判斷。5. 如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟（2)具體包括，將每天各時刻的光 伏出力P(i，t)進行轉化，將其分解為凈空理論出力和相對出力的乘積，其表達式為： P(i, t) = Pdci (i, t) · Pn (i, t) (1) 式⑴中，P：〇 (i，t)和Pn (i，t)分別為第i天t時刻基于凈空模型的凈空理論出力和 相對出力。6. 如權利要求5所述的方法，其特征在于，將P N (i，t)轉化為功率基準值，累加由不同 云層以及天氣狀態引起的不確定性出力，其表達式為： PN(i，t) = Ps(i) + APN(i，t) (2) 式（2)中，APN(i，t)為第i天t時刻由不同云層狀態以及天氣狀態引起的波動值， Ps(i)為第i天的功率基準值，反映當日光伏出力程度。7. 如權利要求6所述的方法，其特征在于，所述功率基準值的表達式為：式（3)中，η為光伏發電的出力時間段。
【專利摘要】本發明提供一種基于凈空模型的光伏電站出力分解方法，所述方法包括，收集歷史光伏出力數據，并對收集的歷史光伏出力數據進行分析整理；建立凈空模型，獲取光伏電站的凈空理論出力PDCI(i,t)和相對出力PN(i,t)，完成光伏出力的分解。該方法可廣泛應用于電力系統規劃與運行分析，為光伏發電中長期時間序列建模提供了重要技術支撐。
【IPC分類】G06Q50/06, G06Q10/06
【公開號】CN105184465
【申請號】CN201510527839
【發明人】劉純, 李馳, 黃越輝, 王躍峰, 董存, 劉德偉, 張楠, 禮曉飛, 高云峰, 馬爍, 許曉艷, 李鵬, 潘霄鋒, 李麗, 王江元
【申請人】中國電力科學研究院, 國家電網公司, 中電普瑞張北風電研究檢測有限公司
【公開日】2015年12月23日
【申請日】2015年8月25日