光伏发电出力预测技术研究综述

光伏发电出力预测技术研究综述

党伟

西安隆基清洁能源有限公司 陕西省西安市 710000

摘要：随着社会的发展，科技得到了飞速的进步，可是能源短缺是当前社会发展所面临的困境，在各种可再生能源中，太阳能是一种无污染并且资源充沛的能源之一，受到人们的广泛关注与利用。因其自身独特的优点，在社会发展过程中被人们充分利用。可是在使用的过程中，因为光伏发电的输出功率并不稳定，所以给用户造成了很大的困扰，相关工作者可以对光伏发电出力进行预设工作，正文主要介绍通常所使用的预测方式以及发展现状，对预测结果进行深入探究，希望对光伏发电今后的发展有所帮助。

关键词：光伏出力；预测技术；出力预测

根据根据调查发现，太阳能已经能为各个国家能源升级以及转型的重要方向，并且已经规模化发展光伏发电工程，在此过程中取得了一定的成绩。根据调查数据显示，截止至2020年底，全球光伏发电电机容量已经超过500GW，与前一年同期相比，增长75%，由此可以看出光伏发电具有良好的发展势头。可是在发展光伏发电的过程中受到较多的干扰因素，给电网系统带来了不利影响。为了有效解决这一问题，相关工作者提出并使用可光伏发电出力预测技术，以此来保障其作业成效。

1. 光伏发电出力预测技术

在以往对光伏发电出力作业进行预测工作时，存在一些问题，为了有效解决这些问题，相关作业人员在以往预测技术的基础之上提出了新型的概念，例如短期预测概念以及超短期预测概念，二者的具体使用状况如此下文：

1.1超短期预测技术

在进行光伏发电的过程中，有较多的干扰因素，此时电路会表现出较强的间接性问题，对电力系统的正常运行产生不利影响。若想要有效解决此问题，相关工作者提出了一种新型的预测技术——超短期预测技术。该技术主要以光伏发电系统为基础进行建模，之后对其影响因素进行预测，并以此构建出短期预测模型。依据模型的算法以及变化规律，对点电网管理部门进行沟通，确保其发出功率能够达到预期的效果。从实际作用成果来看，此种方式主要是利用某种特殊的算法对样本进行反复预测，之后根据预测量以及预测值条件之间的关系，根据特殊数列进行叠加，获得最终预测数值。在使用此种方式进行预测作业时，可以短时间发电功率以及相关预测数据进行建模，判断其中存在的某些问题，确保预测结果能够符合所期盼的成效。

1.2短期预测技术

当前，在人工神经网络作业的过程中，存在非结构性以及非确定性两大特点，不仅拥有较强的适应能力，并且还具有一定的自主优化功能。根据此种状况，可以自动控制人工神经网络，对故障判断以及算计预测等方面都可以运用人工神经网络，为该行业的动态发展提供保证。在使用短期预测技术时，根据人工神经网络的优点，对以往数据进行建模，创建出符合光伏发电特征的模型机制，预测出光伏发电过程中可能存在的任何问题。此外，还需要提前进行假设，根据以往的经验，判断出光伏发电过程中可能出现的问题，并根据函数的分布状况，进行运算。以此来确定光伏发电区间的作业内容。并且可以使用概率预测的方式进行预测，此种方式只针对于下一时刻光伏发电的数值问题。从实际运用状况可以看出，建立人工神经网络可以获得较好的预测结果，提升电力系统的运行成效，推进预测工作的顺利进行。

2影响光伏发电的因素

2.1太阳的辐射强度

在单位时间内，太阳投射于某一单位面积上的辐射能量成为辐射强度。辐射的强度直接影响光伏发电的输出功率，众所周知，硅元素是光伏电池的主要元素，若是光伏电池受到了太阳能的辐射，电池中的硅元素发生转移产生电场，受到电场的作用，将外部接入负载，瞬时产生电流，产生输出电率。

2.2受温度影响

影响光伏电池板性能的主要原因是其表面的温度，随着温度的变化，电池板的功率也会发生变化。温度上升，功率会下降，温度下降，其功率会上升，发生此种现象的原因是因为电池板中的内载流子会发生迁移、扩散，温度上升其性能以及使用年限会减低。而光伏发电的电池板拥有吸热性，温度会发生变化，而发电系统中的光电转化率也会随之发生变化。影响光伏板温度的因素也众多，自身的吸收性以及散热性是最直接的影响因素，安装的地点以及环境也是影响其温度的因素之一。

2.3风速因素

影响光伏电池板性能的原因也有风速，风速会对光伏板表面的温度以及灰尘的累积有影响作用，风速也会影响到光伏电池板上方空气的流动情况，降低光伏板的表面温度。

2.4天气类型因素

每天的天气预报会明确当天的天气、光照强度以及温度等等，只能将某一时间段的光照强度以及温度呈现在一定的范围之内，无法时刻反应当地的温度气温等等，所以对光伏输电率产生影响，无法科学判断出光伏电站输出功率的变化规律。

3.光伏发电出力预测技术的发展方向以及预测分析

3.1未来发展方向

根据我国相关部门所出台的文件指示以及相关政策，近些年来我国光伏发电技术发展健康，未来具有良好的发展的趋势，该行业势必朝向稳定发展的方向，具有较大的发展空间。根据当前的发展现状来看，在今后发展的过程中，该行业会从以下几个方面重点进行优化与完善。首先，分布式发展是广伏发电行业特点，建造其特色产业链。光伏发电行业的一大特点就是分展性，所以在今后发展过程中势必会朝向分散式发展，也会与先进的互联网技术进行有效结合，给光伏发电处理预测技术带来新的发展机会以及科技支持。其次，要加快实现全面驱动的建设目标，在光伏发电行业能够承受的范围之内，全面完善与提升光伏发电的消纳方式，对市场机制进行扩展。

3.2预测方向

在今后光伏发电出力预测技术发展的过程中，短期预测以及超短期预测技术会得到重点发展，并且在数据预测环节会重点进行强化与发展，保证数据输入的准确性以及高效程度。要对光伏发电出力优势以及潜在优点进行充分挖掘，并根据上述两种预测技术的特征，加强出力预测作业的精准度。此外，还要对各种天气下光伏发电出力预测技术的装置软件进行深入研究与使用。此外还要对各种影响光伏发电的不利因素进行量化分析，深入探究各种不利因素对出力预测结果的影响，并对其进行更正。在进行出力预测作业时，还要充分挖掘新的评价指标，提升预测结果的准确性。在进行出力预测工作时，可以使用组合预测法，利用不同预测方式的优点，提高预测作业的精准程度。最后，要研究更加精细化的预测软件，提升预测作业的有效性。

结束语：

总而言之，在今后光伏发电出力预测技术的研究工作中，相关作业人员要加强对短期预测以及超短期预测技术的研究程度，提升预测作业的准确性，并且使用多元化方式提升评价标准，对其进行全面化建设。因为光伏发电自身具有的间接性特征，对出力预测工作的结果有影响作用，所以在研究工作中，相关工作人员要加大对其出力特征的研究程度，并提出更加适宜的解决方式，提升光伏发电的输出成效。

参考文献：

1. 刘博洋.基于实测数据的大规模光伏出力 特性及其短期预测方法研究[D].东北电力大 学,2017.

2. 赖昌伟,黎静华,陈博,黄玉金,韦善阳. 光伏发电出力预测技 术研究综述[J]. 电工技术学报,2019,34(06):1201-1217.

3. 单英浩, 付青, 耿炫, 等. 基于改进 BP-SVM-ELM与粒子化 SOM-LSF 的微电网光伏发电组合预测方法[J]. 中国电机工程学报, 2016, 36(12): 3334-3343.