针对光伏场站运营中须对超短期即未来 15 分钟的发电功率与发电量提供预测的要求,结合国内当前光伏场 站的实际数据条件,建立新型的自主算法并设计实施规程 。首先,依据光伏发电机理模型中对关键变量以及变量间 基本关系的阐释,针对三十余家并网发电光伏场站的实际运行数据,就关键变量的可获得性、可用性和使用方式进行 了系统的梳理;其次,提出了一种由随机相点滚动向量算法及自主学习规程两个部分构成的创新性预测算法;最后, 使用场站运行数据从不同的角度对模型的预测表现进行了验证,展示了验证结果,并进而详述了实施策略。
[1] R.H.Inman,H.T.C. Pedro,C.F.M. Coimbra. Solar forecasting methods for renewable energy integration[J].Progress in En- ergy and Combustion Science,2013(6)∶535-576.
[2] R. Perez,S. Kivalov,J. Schlemmer,et al. Validation of short and medium term operational solar radiation forecasts in the US[J].Solar Energy,2010(84)∶2161-2172.
[3] L. Nonnenmacher,C.F.M. Coimbra,Streamline-based meth- od for intra-day solar forecasting through remote sensing[J]. Solar Energy,2014( 108)∶447-459.
[4] R.Marquez,H.T.C.Pedro,C.F.M.Coimbra.Hybrid solar fore- casting method uses satellite imaging and ground telemetry as inputs to ANNs[J].Solar Energy,2013(92)∶176-188.