CN109884896A - 一种基于相似日辐照预测的光伏跟踪***优化跟踪方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于相似日辐照预测的光伏跟踪***优化跟踪方法，通过获取气象台预报未来一天的气象参数作为基向量，选取具有相同天气现象的N天历史气象参数向量，以k近邻法选取k个距离基向量最临近向量计算未来一天水平面总辐照及地表法向直接辐照分布；通过光伏跟踪***预定跟踪策略、日‑跟踪***‑地三者几何关系、及散射辐照模型，计算光伏跟踪***表面直射和散射辐照分布；最终综合对光伏跟踪***的发电量与用电量、最佳倾角安装及水平安装光伏***的发电量进行评估，选择未来一天最佳运行方式。本发明可以计算比较测量地点不同安装方式下的发电量差异，平衡光伏跟踪***发电量与用电量，得到最佳发电成本的光伏跟踪***运行方式。

Description

一种基于相似日辐照预测的光伏跟踪***优化跟踪方法

技术领域

本发明涉及一种基于相似日辐照预测的光伏跟踪***优化跟踪方法，属于太阳能光伏***应用技术领域。

技术背景

目前，提高光伏发电***效率的主要方法有：改善电池效率、采用最大工作功率点跟踪技术、开发新型光伏组件以及太阳跟踪等。但在短期内，前三者很难有大的突破，因此对于聚光光伏***，太阳跟踪有更重要的意义。现有光伏跟踪技术可以准确跟踪太阳位置，但在多云及阴天条件下，光伏跟踪未必能给光伏***增加额外发电量收益并且光伏***会产生额外电能损耗。因此有需要借助高效准确的太阳辐照预测手段，对未来一天或多天辐照分布情况进行预测。

目前国内外在辐照预测的统计模型上做了大量研究，统计模型不需要光伏***等内在特征信息，它是基于大量历史数据提取相互数据间的联系来预测光伏***出力情况。研究人员通过研究辐照分布与其他变量间的关系，建立线性平稳、线性非平稳、非线性平稳等回归方程模型，通过带入大量数据可提高回归模型准确性。随着人工智能和机器学习近几年的飞速发展，ANN、k-NN、支持向量机(SVM)、随机森林法(RF)等在光伏领域得到广泛运用。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是克服现有技术的缺陷，提供一种光伏跟踪***跟踪优化方案，合理选择跟踪***运行方式，使光伏组件表面在既定跟踪运行方式下获得最大日辐照量。

为解决上述技术问题，本发明提供一种基于相似日辐照分布预测未来1天或多天的太阳辐照分布，评估预测未来一天采用跟踪方式或固定安装方式条件下发电量，并选取最佳发电量方式作为未来1天或多天光伏***运行方式。

本发明所采用的技术方案如下：

一种基于相似日辐照预测的光伏跟踪***优化跟踪方法，包括以下步骤：

1)气象数据预测模块获取所在测试地点未来一天早晨7点至下午17点的气象数据，包括平均气温T、累计降雨量RF、平均风速WS、平均相对湿度RH和平均总云量CI，构建气象参数的基向量p₀，p₀＝[T、RF、WS、RH、CI]；

2)水平辐照预测模块计算所在测试地点未来一天的水平总辐照分布和地表法向直接辐照分布；

3)发电量计算模块计算未来一天光伏跟踪***发电量与固定安装光伏***发电量；

4)根据所述步骤3)两种情况下的发电量，确定最优运行状态。

前述的步骤1)中，所述气象数据预测模块至少获取气象网站上时间间隔1小时或以内的气象数据。

前述的步骤2)中，水平总辐照分布和地表法向直接辐照分布计算如下：

21)选取n个历史天，构建n个历史天的历史气象参数的相量集合；

22)计算相量集合中每个历史气象参数向量p_i与基向量p₀之间的欧氏距离d_i，计算方法如下：

d_i＝||p_i-p₀||₂

其中，等号右边为向量的2范数，i＝1,2,……,n，n为历史天数；

23)选取k个d_i最小的历史天，计算未来一天的水平总辐照指数和直射指数

其中，α取值为0-1，kg_i为水平总辐照指数，kb_i为直射指数，G_i为水平地面总辐照分布，Gex_i为大气层上界水平总辐照分布，B_i为地表法向直接辐照分布，Bex_i为大气层上界法向直接辐照分布，下标i表示第i个历史天；

24)未来一天水平地面总辐照分布和地表法向直接辐照分布计算如下：

其中，为未来一天大气层上界水平总辐照分布，为未来一天大气层上界法向直接辐照分布。

前述的历史天的历史气象参数选取为：

选取未来一天近30天的T、RF、WS、RH、CI历史数据；选取过往3-5年与未来一天相同日期的前后共31天的T、RF、WS、RH、CI数据，共同作为历史天的历史气象参数。

前述的k取值为30。

前述的步骤3)中，通过光伏跟踪***预定跟踪策略、日-跟踪***-地三者几何关系、和辐照计算模型，计算未来一天光伏跟踪***表面辐照分布；所述光伏跟踪***预定跟踪策略由光伏组件平面、水平地面及太阳直射光线几何关系表示。

前述的未来一天光伏跟踪***表面辐照计算如下：

其中，为未来一天光伏跟踪***表面直接辐照，为未来一天光伏跟踪***表面散射辐照，θ_i为法向直射光线与光伏组件夹角，为未来一天水平面散射辐照分布，R_d为散射转化系数，θ_z为未来一天太阳天顶角，

R_d计算如下：

R_d＝a₁R_d1+a₂R_d2+a₃R_d3

其中，R_d1为Perez散射辐照模型关于水平面与光伏跟踪***或固定安装光伏***表面散射转化系数，根据Perez散射辐照模型计算得到；R_d2为Willmot散射辐照模型关于水平面与光伏跟踪***或固定安装光伏***表面散射转化系数，根据Willmot散射辐照模型计算得到；R_d3为Bugler散射辐照模型关于水平面与光伏跟踪***或固定安装光伏***表面散射转化系数，根据Bugler散射辐照模型计算得到；a₁、a₂及a₃为权重系数。

前述的权重系数计算如下：

a₂＝1-a₁-a₃

其中，τ为平滑系数，k_t′为总辐照修正指数，

其中，M为大气质量指数，为未来一天水平总辐照指数。

前述的步骤3)中，发电量计算如下：

其中，P_max为未来一天各时刻下的光伏组件最大功率点功率；i＝1时为光伏跟踪***发电量；i＝2时为光伏固定安装***发电量；

其中，I_mref为在标准状况下的最大功率点电流，G_ref为标准状况下的太阳辐照强度，V_mref为标准状况下的最大功率点电压，T_ref为标准状况下的组件温度，T为组件温度，β为组件电压温度系数。

前述的步骤4)中，最优运行状态选择方式为：

假定光伏跟踪***耗电量为光伏***发电量的5％时，则光伏跟踪***实际发电量即为0.95GC₁，光伏组件正南朝向固定安装运行、不跟踪的发电量为GC₂；当GC₂大于0.95GC₁时，则选择光伏组件正南朝向固定安装运行、不跟踪方式；反之则选择正常采用光伏跟踪***方案；

其中，对于光伏跟踪***与固定安装方式的对比分为以下几种情况：

A、若光伏跟踪***为双轴跟踪，对比的固定安装方式为安装地点最佳倾角，或水平面安装方式；

B、若光伏跟踪***为平单轴跟踪，对比的固定安装方式为安装地点水平面安装方式；

C、若光伏跟踪***为斜单轴跟踪，对比的固定安装方式为安装地点倾斜安装方式。

本发明所达到的有益效果为：

通过本发明中模型，可以简单快捷评估测量地点未来1天或多天的太阳辐照分布，结合准确辐照模型，可以计算比较测量地点不同安装方式下的发电量差异，平衡光伏跟踪***发电量与用电量，得到最佳发电成本的光伏跟踪***运行方式。

附图说明

图1为本发明方法的流程图。

具体实施方式

下面对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。

本发明提供一种基于相似日辐照预测的光伏跟踪***优化跟踪方法，如图1所示，具体如下：

(1)气象数据预测模块获取所在测试地点未来一天的气象数据

气象数据预测模块通过气象网站获取所在测试地点未来一天时间间隔为1小时或以内的早晨7点至下午17点的平均气温T、累计降雨量RF、平均风速WS、平均相对湿度RH和平均总云量CI，构建气象参数的基向量p₀，p₀＝[T、RF、WS、RH、CI]。

(2)水平辐照预测模块计算所在测试地点未来一天的水平总辐照分布和法向直接辐照分布

通过k近邻法选取N个历史天中的k个与未来一天天气情况相似的历史天，并根据k个相似历史天计算水平总辐照分布和法向直接辐照分布，其具体算法步骤如下：

S1:选取a.未来一天近30天的T、RF、WS、RH、CI历史数据；b.过往3-5年与未来一天相同日期的前后共31天的T、RF、WS、RH、CI数据，基于历史数据，构建气象参数的相量集合。

S2:计算相量集合中每个历史气象参数向量p_i与基向量p₀之间的欧氏距离，计算方法如下：

d_i＝||p_i-p₀||₂ (1)

其中，式(1)等号右边为向量的2范数，i＝1,2,……,n，n为历史天数。

S3:选取k个d_i最小的历史天水平总辐照指数kg和直射指数kb，计算未来一天的水平总辐照指数直射指数

其中，α取值为0-1，在本发明的计算过程中选为1，G_i为水平地面总辐照分布，Gex_i为大气层上界水平总辐照分布，B_i为地表法向直接辐照分布，Bex_i为大气层上界法向直接辐照分布，k值取为30，下标i表示第i个历史天。

S4:未来一天水平地面总辐照分布和地表法向直接辐照分布计算如下：

其中，为未来一天大气层上界水平总辐照分布，为未来一天大气层上界法向直接辐照分布。

(3)发电量计算模块计算光伏跟踪***表面辐照分布，结合未来一天温度分布评估光伏***发电量，选择最优运行状态。

通过光伏跟踪***预定跟踪策略、日-跟踪***-地三者几何关系、辐照计算模型，计算光伏跟踪***表面辐照分布，结合未来一天温度分布评估光伏***发电量，选择最优运行状态。

光伏跟踪***预定跟踪策略即为光伏跟踪***的跟踪方式，与实际跟踪***运行方式相关，但其可以由光伏组件平面、水平地面及太阳直射光线几何关系表示。因此，未来一天光伏跟踪***表面直接辐照计算模型为：

其中，为未来一天光伏跟踪***表面直接辐照，θ_i为法向直射光线与光伏组件夹角。

未来一天光伏跟踪***表面散射辐照计算模型为：

未来一天光伏跟踪***表面总辐照计算模型为：

其中，为未来一天光伏跟踪***表面散射辐照；为未来一天水平面散射辐照分布；θ_z为未来一天太阳天顶角；R_d为散射转化系数，R_d＝a₁R_d1+a₂R_d2+a₃R_d3；R_d1为Perez散射辐照模型关于水平面与光伏跟踪***或固定安装光伏***表面散射转化系数，根据perez散射辐照模型计算得到，此处作为已知量；R_d2为Willmot散射辐照模型关于水平面与光伏跟踪***或固定安装光伏***表面散射转化系数，根据Willmot散射辐照模型计算得到，此处作为已知量；R_d3为Bugler散射辐照模型关于水平面与光伏跟踪***或固定安装光伏***表面散射转化系数，根据Bugler散射辐照模型计算得到，此处作为已知量；a₁、a₂及a₃为权重系数表示为：

a₂＝1-a₁-a₃ (13)

其中，τ为平滑系数，取值范围为50-150，在本发明计算过程中选为100。k′_t为总辐照修正指数，计算为：

其中，M为大气质量指数。

因此，未来一天早晨7点至下午17点光伏跟踪***发电量与固定安装光伏***发电量计算方法为：

其中，P_max为未来一天各时刻下的光伏组件最大功率点功率；i＝1时为光伏跟踪***发电量；i＝2时为光伏固定安装***发电量。

其中，I_mref为在标准状况下的最大功率点电流，G_ref为标准状况下的太阳辐照强度，V_mref为标准状况下的最大功率点电压，T_ref为标准状况下的组件温度，T为组件温度，与未来一天预测的环境温度相同，β为组件电压温度系数。

(4)最终，假定光伏跟踪***耗电量为光伏***发电量的5％时，光伏跟踪***实际发电量即为0.95GC₁，光伏组件正南朝向固定安装运行、不跟踪的发电量为GC₂。若跟踪***为双轴跟踪，对比的固定安装方式可以为安装地点最佳倾角，或水平面安装方式；若跟踪***为平单轴跟踪，对比的固定安装方式为安装地点水平面安装方式；若跟踪***为斜单轴跟踪，对比的固定安装方式为安装地点倾斜安装方式。当GC₂大于0.95GC₁时，则选择光伏组件正南朝向固定安装运行、不跟踪方式；反之则选择正常采用光伏跟踪***方案。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于相似日辐照预测的光伏跟踪***优化跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)气象数据预测模块获取所在测试地点未来一天早晨7点至下午17点的气象数据，包括平均气温T、累计降雨量RF、平均风速WS、平均相对湿度RH和平均总云量CI，构建气象参数的基向量p₀，p₀＝[T、RF、WS、RH、CI]；

2)水平辐照预测模块计算所在测试地点未来一天的水平总辐照分布和地表法向直接辐照分布；

3)发电量计算模块计算未来一天光伏跟踪***发电量与固定安装光伏***发电量；

4)根据所述步骤3)两种情况下的发电量，确定最优运行状态。

2.根据权利要求1所述的一种基于相似日辐照预测的光伏跟踪***优化跟踪方法，其特征在于，所述步骤1)中，所述气象数据预测模块至少获取气象网站上时间间隔1小时或以内的气象数据。

3.根据权利要求1所述的一种基于相似日辐照预测的光伏跟踪***优化跟踪方法，其特征在于，所述步骤2)中，水平总辐照分布和地表法向直接辐照分布计算如下：

21)选取n个历史天，构建n个历史天的历史气象参数的相量集合；

22)计算相量集合中每个历史气象参数向量p_i与基向量p₀之间的欧氏距离d_i，计算方法如下：

d_i＝||p_i-p₀||₂

其中，等号右边为向量的2范数，i＝1,2,……,n，n为历史天数；

23)选取k个d_i最小的历史天，计算未来一天的水平总辐照指数和直射指数

其中，α取值为0-1，kg_i为水平总辐照指数，kb_i为直射指数，G_i为水平地面总辐照分布，Gex_i为大气层上界水平总辐照分布，B_i为地表法向直接辐照分布，Bex_i为大气层上界法向直接辐照分布，下标i表示第i个历史天；

24)未来一天水平地面总辐照分布和地表法向直接辐照分布计算如下：

其中，为未来一天大气层上界水平总辐照分布，为未来一天大气层上界法向直接辐照分布。

4.根据权利要求3所述的一种基于相似日辐照预测的光伏跟踪***优化跟踪方法，其特征在于，所述历史天的历史气象参数选取为：

选取未来一天近30天的T、RF、WS、RH、CI历史数据；选取过往3-5年与未来一天相同日期的前后共31天的T、RF、WS、RH、CI数据，共同作为历史天的历史气象参数。

5.根据权利要求3所述的一种基于相似日辐照预测的光伏跟踪***优化跟踪方法，其特征在于，所述k取值为30。

6.根据权利要求1所述的一种基于相似日辐照预测的光伏跟踪***优化跟踪方法，其特征在于，所述步骤3)中，通过光伏跟踪***预定跟踪策略、日-跟踪***-地三者几何关系、和辐照计算模型，计算未来一天光伏跟踪***表面辐照分布；所述光伏跟踪***预定跟踪策略由光伏组件平面、水平地面及太阳直射光线几何关系表示。

7.根据权利要求3所述的一种基于相似日辐照预测的光伏跟踪***优化跟踪方法，其特征在于，所述未来一天光伏跟踪***表面辐照计算如下：

其中，为未来一天光伏跟踪***表面直接辐照，为未来一天光伏跟踪***表面散射辐照，θ_i为法向直射光线与光伏组件夹角，为未来一天水平面散射辐照分布，R_d为散射转化系数，θ_z为未来一天太阳天顶角，

R_d计算如下：

R_d＝a₁R_d1+a₂R_d2+a₃R_d3

其中，R_d1为Perez散射辐照模型关于水平面与光伏跟踪***或固定安装光伏***表面散射转化系数，根据Perez散射辐照模型计算得到；R_d2为Willmot散射辐照模型关于水平面与光伏跟踪***或固定安装光伏***表面散射转化系数，根据Willmot散射辐照模型计算得到；R_d3为Bugler散射辐照模型关于水平面与光伏跟踪***或固定安装光伏***表面散射转化系数，根据Bugler散射辐照模型计算得到；a₁、a₂及a₃为权重系数。

8.根据权利要求7所述的一种基于相似日辐照预测的光伏跟踪***优化跟踪方法，其特征在于，所述权重系数计算如下：

a₂＝1-a₁-a₃

其中，τ为平滑系数，k_t′为总辐照修正指数，

其中，M为大气质量指数，为未来一天水平总辐照指数。

9.根据权利要求7所述的一种基于相似日辐照预测的光伏跟踪***优化跟踪方法，其特征在于，所述步骤3)中，发电量计算如下：

其中，P_max为未来一天各时刻下的光伏组件最大功率点功率；i＝1时为光伏跟踪***发电量；i＝2时为光伏固定安装***发电量；

其中，I_mref为在标准状况下的最大功率点电流，G_ref为标准状况下的太阳辐照强度，V_mref为标准状况下的最大功率点电压，T_ref为标准状况下的组件温度，T为组件温度，β为组件电压温度系数。

10.根据权利要求1所述的一种基于相似日辐照预测的光伏跟踪***优化跟踪方法，其特征在于，所述步骤4)中，最优运行状态选择方式为：

假定光伏跟踪***耗电量为光伏***发电量的5％时，则光伏跟踪***实际发电量即为0.95GC₁，光伏组件正南朝向固定安装运行、不跟踪的发电量为GC₂；当GC₂大于0.95GC₁时，则选择光伏组件正南朝向固定安装运行、不跟踪方式；反之则选择正常采用光伏跟踪***方案；

其中，对于光伏跟踪***与固定安装方式的对比分为以下几种情况：

A、若光伏跟踪***为双轴跟踪，对比的固定安装方式为安装地点最佳倾角，或水平面安装方式；

B、若光伏跟踪***为平单轴跟踪，对比的固定安装方式为安装地点水平面安装方式；

C、若光伏跟踪***为斜单轴跟踪，对比的固定安装方式为安装地点倾斜安装方式。