刘华勇

（1.镇江高等职业技术学校，江苏 镇江 212016；2.江苏科技大学，江苏 镇江 212016）

光伏功率预测基本技术原理及关键问题

刘华勇1，2

（1.镇江高等职业技术学校，江苏 镇江 212016；2.江苏科技大学，江苏 镇江 212016）

光伏功率预测是保障高比率光伏发电安全稳定运行的基础性技术，其具体的预测手段以提高电站控制、调控性能为主。国内光伏功率预测技术研究和工程应用尚处在起步阶段，理清其技术脉络和关进问题尤为迫切。文章从两个方面出发，结合中国光伏功率预测的现状，进行探讨。

光伏功率；预测技术；关键问题

1 光伏功率预测基本技术原理

（1）预测技术的方法。光伏功率预测方案的分类方式很多，根据预测过程的不同，可以分为直接预测法和间接预测法；根据建模方式的不同，可分为物理预测法和统计预测法；根据预测时间和尺度不同，可分为超短期预测法、短期预测法和中长期预测法；根据预测的空间范围大小不同，可分为单场预测法和区域预测法。文章主要从预测事件和尺度的角度出发，针对光伏功率预测基本技术进行探讨。

（2）预测技术的图谱。光伏功率预测的关键在于确定不同时空尺度下影响光伏功率的主要因素，并选择恰当的算法建立预测模型。常见的预测技术方法如图1所示。图1的预测方法基本沿着两个思路展开：①研究辐照度、光伏功率的关键影响因素；②学习辐照度、光伏功率历史规律。

图1 光伏功率预测技术图谱

（3）超短期的预测。适用于光伏功率超短期预测的方法有基础预测法、给予云图的预测方案以及基于数据驱动的预测方法。目前NWP时空分辨率普遍较低，暂时不适用于超短期预测,只能够借助持续预测方法来假设预测时刻气象、辐照等条件进行预测，并辅助数据外推的方法预测辐照和光伏功率。这是最简单的预测方法之一，但是精确度也比较低。通常情况下，超过1h持续预测的结果并不十分精准。因此，这种持续预测的方法仅作为基准预测方法而非实际应用的工程算法。
（4）短期的预测。短期预测一般需要运用NWP预测技术。NWP在预测中可以提供影响光伏功率的气象因素及辐照度，因此在短期预测中，NWP预测结果比较精准。NWP模型通常根据物理规律建立、用预测大气状态的微分方程组组成，最大预测事件尺度为10d，还能够给光伏功率预测提供所需要的气象、辐照度信息。根据预测时空分辨率不同，NWP可分为全球NWP和中尺度NWP。中尺度NWP是根据全球天气预报的输出结果和地区特点进行预报，相比于全球的NWP具有更高的时空分辨率。中尺度NWP模型还可根据地域特点，利用数据后处理技术对结果进行修正。现阶段很多国家提供了NWP公共服务，但是中国的NWP精度比较低。

（5）中长期预测法。中长期光伏功率预测主要是根据地区历史光资源数据等估计未来较长时间段的光伏功率。这种方法的预测在现实中并不常见，也不常用。

2 光伏功率预测基本技术的关键问题

太阳能光伏发电产业是20世纪80年代以来世界上增长最快的高新技术产业之一。目前国际上对太阳能资源已经十分重视。20世纪70年代以来，鉴于常规能源供给的有限性和环保压力，世界上许多国家掀起了开发利用太阳能和可再生能源的热潮。利用太阳能发电的光伏发电技术被用于许多需要电源的场合，上至航天器，下至儿童玩具，光伏电源无处不在。

世界光伏产业发展迅速，最近10年太阳电池组件生产的年平均增长率达到33%，最近5年的年平均增长率达到43%。从总体上来讲，中国的光伏发电产业与国外发达国家相比还有很大差距。其存在的主要问题是：①生产规模小；②技术水平较低；③平衡设备薄弱落后；④专用材料的国产化程度不高；⑤成本价格高。

光伏发电具有波动性和间歇性，大规模光伏电站并网运行会影响电力系统的安全稳定经济运行。对光伏电站的输出功率进行预测有助于电网调度部门统筹安排常规电源和光伏发电工作，在发现问题的时候能够及时地调整调度计划,重新安排电网运行方式。一方面能够有效地减轻光伏接入对电网的不利，维护电力系统运行的安全性和稳定性，另一方面还可以降低电力系统的旋转备用容量和运行成本，充分利用太阳能资源，获得更大的经济效益和社会效益。

3 结语

中国已实现了基本的光伏功率预测手段，建立了多个完善的光伏功率预测模型。但是在光伏功率与气象等因素作用复杂多变的情况下，还是存在着对其规律性挖掘不够充分的问题。NWP的预测时间尺度和精度尚未达到高精度光伏功率预测的要求，同时又受到光伏数据积累量和限电等原因的影响，导致的数据质量问题存在着问题，致使我国预测精度与国际先进水平仍有一定的差距。参考文献

[1]李雨轩.浅析光伏功率预测技术相关问题[J].工业，2016（12）.

[2]程名.基于改进神经网络的光伏发电短期功率预测[D].沈阳：沈阳农业大学，2016.

刘华勇（1982-），男，江苏兴化人，大学本科，讲师，主要研究方向：电子电工方向。