李 兢,乔 颖,龚莺飞

(1.中国能源建设集团有限公司,北京市 100022;2.电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室,清华大学,北京市 100084)

考虑时空相关性的光辐照度序列估计方法

李 兢1,乔 颖2,龚莺飞2

(1.中国能源建设集团有限公司,北京市 100022;2.电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室,清华大学,北京市 100084)

完整可靠的太阳光辐照度数据是光伏研究的前提与基础。文中提出了如何在测光站布点稀疏、异常数据比例高等不利条件下估计或重构辐照度序列的方法。利用相关系数法分析了甘肃河西走廊多个测光站的光辐照度在晴空和云层运动时的时空相关性规律。考虑盛行风影响,利用Voronoi多边形法建立了全区域相关系数模型。引入时间相位延时,建立了基于异步序列的数据重构模型。选择相关性最强的测光站数据作为输入,折算盛行风下的延时参数,估算待求位置的辐照度序列。数据检验表明,区域相关系数模型和重构方法的精度都可以达到较高水平。

光伏发电;光辐照度;相关性分析;数据重构;神经网络

0 引言

完整可靠的太阳光辐照度数据是研究光伏并网问题和光伏电站精细化评估的基础。现阶段光辐照度数据存在两方面的问题:一是异常、缺失情况普遍,识别剔除后的可用数据率偏低;二是测光站的布点稀疏,而光伏电站的规划和建设则呈大范围密集排布,亟须估算特定区域内所有坐标点上的光辐照度。因此,有必要研究在有限数据条件下光辐照度数据的估计或重构的方法,最大限度还原辐照度序列。……