结合数值天气预报和地面云图的光伏超短期功率预测模型.pdf

简介：
本文提出了一种结合数值天气预报与地面云图数据的光伏超短期功率预测模型，旨在提升预测精度，为太阳能发电提供有力支持。 ### 组合数值天气预报与地基云图的光伏超短期功率预测模型 #### 引言及背景 近年来，随着全球对可持续能源需求的增长，太阳能作为一种清洁、可再生的能源形式得到了广泛重视和发展。然而，太阳能发电的一个关键挑战在于其输出功率受天气条件的影响较大，特别是云遮现象会导致发电量突然下降，并影响电网稳定运行。因此，提高光伏电站超短期（0-4小时）功率预测精度成为了保障电网安全稳定运行的关键技术之一。 #### 模型概述 本段落介绍了一个结合数值天气预报（WRF）与地基云图技术的光伏超短期功率预测模型。该模型旨在通过综合利用多种数据源来提高光伏电站超短期功率预测的准确性，具体分为两个主要部分： 1. **晴空工况下的预测**：在晴朗条件下，利用历史数据建立光伏电站输出功率与其接收太阳辐射量之间的关系，并据此进行未来4小时内的功率预测。 2. **云遮效应校正**：考虑到实际天气情况可能会出现云遮现象，模型进一步整合了数值天气预报中的云量信息以及地基云图，以此来预测由云团遮挡造成的功率衰减并对其进行校正。 #### 技术细节 - **晴空工况下的预测** - 原理：基于晴朗条件下光伏电站输出功率与其接收太阳辐射量之间的数学模型。 - 实现：通过分析历史数据，确定在晴朗条件下的光伏电站输出功率与太阳辐射量之间的函数关系，并将其应用于未来4小时内的预计功率输出。 - **云遮效应校正** - 数值天气预报（WRF）：利用WRF模型预测未来的云量变化、风速风向等气象参数。 - 地基云图：通过地基云图获取更精准的云团位置及移动趋势信息，适用于小范围和高精度需求。 - 综合分析：结合数值天气预报与地基云图的信息，预测未来4小时内由云遮导致的功率衰减，并据此对晴空工况下的预测结果进行修正。 #### 实现步骤 1. **晴空工况下光伏电站输出功率预测**：基于历史数据构建晴朗条件下的光伏电站输出功率与其接收太阳辐射量之间的关系模型。 2. **未来4小时云遮效应预测**：利用WRF模型和地基云图信息，获取未来的气象参数及实时的云团位置、移动趋势等数据。 3. **由云遮导致的辐射衰减计算与校正**：基于上述信息，进行功率衰减预测，并据此调整光伏电站未来4小时内的功率预测值。 4. **最终综合结果输出**：结合晴空工况下的预测和受云遮影响后的修正，得出光伏电站未来4小时的准确功率预测。 #### 关键技术 - 数值天气预报（WRF）用于未来的气象条件如云量分布、风速等参数的预测。 - 地基云图提供高分辨率的数据以监测实时及附近区域内的云团状态和移动趋势。 - 通过连续的地基云图数据追踪并预测未来4小时内的影响，进行精确调整光伏电站功率输出。 #### 结论与展望 本段落提出的结合数值天气预报（WRF）与地基云图技术的光伏超短期功率预测模型能够有效提高光伏发电站0至4小时内超短期功率预测准确性和可靠性。该模型不仅考虑了晴空工况下的功率预测，还针对可能出现的云遮现象进行了详细校正，为光伏电站提供了更全面、可靠的解决方案。未来的研究方向可以进一步提升地基云图的空间分辨率，并引入更多实时气象数据源以提高模型精度和适用范围。