杨 莹，于天洋，王大维，陈 泽

(黑龙江科技大学 电气与控制工程学院， 哈尔滨 150022)

0 引 言

光伏发电具备清洁低碳、应用形式多、装机容量限制小、安装维护成本低等优点，但受天气等因素影响，其出力曲线存在明显的间歇性、随机性和波动性，会对电网的运行造成冲击，成为太阳能光伏利用的最大难题。因此，光伏发电功率的预测对推动太阳能的利用具有重要意义。随着太阳能光伏发电量在各国电网总电量中所占比例不断增加，光伏发电给电网的安全稳定运行带来了更大挑战，准确地光伏功率预测能够为电网调峰调频等提供可靠依据，提高光伏电站的并网电能质量[1]。

由于短期光伏功率预测时间尺度比较长(0～72 h)，一般需要数值天气预报(Numeral weather prediction，NWP)的结果作为预测条件。目前,主流的气象服务商有中国气象局、西班牙Meteo—Logic公司、英国Meteo Group公司等，其数值天气预报分辨率一般为5～20 km[2]。光伏发电功率预测方法的已有研究文献中，按照方法可分为物理模型预测方法、时程统计预测方法两大类。物理模型预测利用太阳辐照传输方程、光伏组件运行方程等进行预测，但其建模过程复杂且鲁棒性较差；时程统计预测根据历史气象数据和光伏功率数据进行统计建模，找出历史数据蕴含的规律或者模式并进行预测，一般通过简单的计算机编程进行迭代计算即可，是国内外并网光伏电站系统运行采用较多的预测方法。时程统计预测方法主要包括时间序列法，卡尔曼滤波法，空间相关法，小波分析法、经验模态法等[3-5]。……