張節(jié)潭,李春來,楊立濱,郭樹鋒,尹 旭
ZHANG Jie-tan1,2 , LI Chun-lai1,2, YANG Li-bin1,2, GUO Shu-feng1,2, YIN Xu3
(1.國網(wǎng)青海省電力公司經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究院,西寧 810000;2.國網(wǎng)青海省電力公司清潔能源發(fā)展研究院,西寧 810000;3.深圳合縱能源技術(shù)有限公司,深圳 511458)
太陽能是一種清潔性能源,安全性和經(jīng)濟(jì)性隨著太能存儲(chǔ)數(shù)量的增加,其優(yōu)勢(shì)不斷凸顯出來,成為最理想永不枯竭替代性能源[1]。大規(guī)模光伏不斷接入電網(wǎng),自動(dòng)化太陽能光伏發(fā)電輸出功率的隨機(jī)性對(duì)電網(wǎng)穩(wěn)定運(yùn)行造成一定影響,因此,對(duì)對(duì)光伏發(fā)電輸出功率資源評(píng)估組合進(jìn)行計(jì)算,能夠?yàn)殡娏φ{(diào)度提供參考依據(jù)。然而,自動(dòng)化太陽能光伏發(fā)電系統(tǒng)輸出功率大小主要取決于太陽能面板所能接收到的全部輻射能量,該能量大小易受到外界因素影響,導(dǎo)致光伏發(fā)電輸出功率極其不穩(wěn)定,計(jì)算結(jié)果精準(zhǔn)度受到嚴(yán)重影響[2]。根據(jù)歷史氣象要素?cái)?shù)據(jù)對(duì)自動(dòng)化太陽能光伏功率資源進(jìn)行評(píng)估,以往大都采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)估和基于支持向量機(jī)評(píng)估方法,但是有關(guān)氣象數(shù)據(jù)對(duì)太陽能光伏發(fā)電功率進(jìn)行分析的資料相對(duì)較少,還停留在探索階段,因此只是利用這些資料進(jìn)行分析,在計(jì)算結(jié)果精準(zhǔn)度上還存在很大缺陷。
鑒于以往自動(dòng)化太陽能光伏功率資源評(píng)估方法在資源定量評(píng)估方面的缺陷,結(jié)合天氣預(yù)報(bào)數(shù)值以及仿真數(shù)據(jù),提出了一種數(shù)值天氣預(yù)報(bào)的自動(dòng)化太陽能光伏功率資源評(píng)估組合算法[3]。利用精準(zhǔn)天氣預(yù)報(bào)數(shù)據(jù),精準(zhǔn)評(píng)估出不同天氣下輻射衰減,進(jìn)而保證光伏功率資源評(píng)估結(jié)果的精準(zhǔn)度。
針對(duì)光伏功率衰減情況,需從晴空和云團(tuán)遮擋情況下進(jìn)行分析。
大氣層外切平面的太陽輻射強(qiáng)度與太陽輻射方向有關(guān),如果接近地面瞬時(shí)太陽輻射強(qiáng)度與大氣層外切平面瞬時(shí)太陽輻射強(qiáng)度,那么就可實(shí)時(shí)推算出太陽輻射強(qiáng)度[4]。在晴空天氣情況下,自動(dòng)化太陽能光伏功率資源與評(píng)估時(shí)間的關(guān)系式高度相關(guān),因此,使用光伏電站歷史數(shù)據(jù),統(tǒng)計(jì)分析光電功率之間的轉(zhuǎn)換。確定輻射照度和功率之間關(guān)系后,需將對(duì)應(yīng)的太陽輻射強(qiáng)度值帶入功率轉(zhuǎn)換公式之中,再結(jié)合光伏組件收獲的實(shí)時(shí)工況數(shù)據(jù)評(píng)估晴空下的自動(dòng)化太陽能光伏功率資源[5]。
隨著自動(dòng)化太陽能光輻射的逐漸增強(qiáng),光伏功率也隨之增加。當(dāng)天預(yù)測(cè)結(jié)束后,及時(shí)更新數(shù)據(jù)庫信息,為下一次自動(dòng)化太陽能光伏功率資源評(píng)估做好準(zhǔn)備。
云團(tuán)移動(dòng)變化較為復(fù)雜,在短時(shí)間內(nèi)云團(tuán)變化十分緩慢,因此,可假設(shè)云團(tuán)在未來時(shí)刻處于平移狀態(tài)。以云團(tuán)量為基礎(chǔ),預(yù)測(cè)云層風(fēng)速和風(fēng)向,以此獲取電站基礎(chǔ)信息,并計(jì)算水平面投影坐標(biāo)。結(jié)合自動(dòng)化太陽能光伏電站和云團(tuán)面積大小,選取相對(duì)小電站建模,以此進(jìn)行綜合分析。為了方便計(jì)算,某云團(tuán)水平面太陽攝影遮擋光伏電站時(shí),容易受到遮擋,此時(shí)需利用不同層次風(fēng)速計(jì)算未來云團(tuán)的運(yùn)行軌跡[6]。通過設(shè)立云團(tuán)遮擋輻照度衰減系數(shù),能夠利用相同時(shí)刻有云情況下散射輻射的一系列折損系數(shù),計(jì)算數(shù)學(xué)期望最終折損系數(shù),由此輸出數(shù)值天氣預(yù)報(bào)的自動(dòng)化太陽能光伏功率資源評(píng)估結(jié)果[7]。
利用數(shù)值天氣預(yù)報(bào)預(yù)測(cè)方法,通過晴空工況光伏功率輸出和云團(tuán)遮擋下光伏功率輸出數(shù)值,對(duì)自動(dòng)化太陽能光伏功率資源進(jìn)行計(jì)算,以此完成資源評(píng)估組合算法研究[8]。
自動(dòng)化太陽能光伏功率資源評(píng)估部分所應(yīng)用的數(shù)據(jù)主要來自數(shù)值天氣預(yù)報(bào)數(shù)據(jù),所提方法采用的是光伏功率衰減數(shù)值與實(shí)測(cè)氣象數(shù)據(jù)相結(jié)合的方式,充分考慮數(shù)值天氣預(yù)報(bào)物理定量分析方式,將區(qū)域性實(shí)際測(cè)量的信息融入數(shù)值天氣預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)輸出結(jié)果之中,通過有效手段獲取修訂模型,由此得到精確自動(dòng)化太陽能光伏功率資源定量仿真數(shù)據(jù)[9]。
將實(shí)際測(cè)量的氣象數(shù)據(jù)與數(shù)值天氣預(yù)報(bào)仿真兩者的優(yōu)勢(shì)相互結(jié)合,進(jìn)行可信度預(yù)測(cè),以此對(duì)自動(dòng)化太陽能光伏功率資源進(jìn)行定量計(jì)算。通過引入奇異值能夠觀測(cè)實(shí)際地面光伏輻射場(chǎng)與數(shù)值天氣預(yù)報(bào)輸出的輻射模擬場(chǎng)耦合關(guān)系。奇異值分解公式如式(1)所示。
式(1)中:Z中存在一個(gè)C列正交矩陣;λ是n階對(duì)角矩陣。λ表達(dá)式如式(2)所示。
將實(shí)際地面光伏輻射場(chǎng)與數(shù)值天氣預(yù)報(bào)輸出的輻射模擬場(chǎng)分為左場(chǎng)和右場(chǎng),由于兩個(gè)場(chǎng)空間具有一定靈活性特征,因此,地理區(qū)域和空間格點(diǎn)數(shù)是一致的。通過矩陣能夠分析出兩個(gè)場(chǎng)之間的耦合線性關(guān)系,為此兩個(gè)場(chǎng)中所涉及的樣本需一一對(duì)應(yīng),保證觀測(cè)序號(hào)一致,固定兩個(gè)場(chǎng)之間的時(shí)差,能夠避免所有樣本出現(xiàn)觀測(cè)序號(hào)不一致的現(xiàn)象。正常情況下,模擬場(chǎng)中所包含的格點(diǎn)數(shù)量要大于研究區(qū)域內(nèi)所有站點(diǎn)數(shù)量,由此可知,結(jié)合實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的數(shù)值天氣預(yù)報(bào)評(píng)估方法,能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)自動(dòng)化太陽能光伏功率資源評(píng)估[10]。
將數(shù)值天氣預(yù)報(bào)與實(shí)際測(cè)量的數(shù)據(jù)相結(jié)合,引入奇異值進(jìn)行實(shí)際觀測(cè)輻射值與數(shù)值天氣預(yù)報(bào)輸出值的融合。由于自動(dòng)化太陽能光伏輻射在大氣中逐漸衰減,因此,需計(jì)算兩場(chǎng)時(shí)間同步場(chǎng)景下的協(xié)交叉方差矩陣:
應(yīng)用正交線性變換方式,保證兩場(chǎng)變化后能夠找到兩個(gè)正交線性變換矩陣M,N,由此求取兩場(chǎng)之間協(xié)方差:
Q陳教授,我家寶寶今年3歲,只喜歡古詩古文,對(duì)絕大部分繪本、動(dòng)畫片不感興趣,平時(shí)想通過繪本教他常規(guī)習(xí)慣他都不聽,所以也不會(huì)和小朋友一起玩,只在旁邊看著笑,不參與,參與了就說古詩,不會(huì)說句子或用詞組表達(dá)?,F(xiàn)在上幼兒園了,明顯與班上孩子差距大,我該怎么引導(dǎo)孩子呢?
依據(jù)上述公式,結(jié)合線性代數(shù)理論,唯一求解滿足上述公式的兩個(gè)正交線性變換矩陣M,N。通過該矩陣能夠獲取兩場(chǎng)耦合特征,采用協(xié)方差貢獻(xiàn)率進(jìn)行評(píng)估。當(dāng)貢獻(xiàn)率排序已經(jīng)確定的情況下,采用若干個(gè)模態(tài)表示兩場(chǎng)之間的關(guān)系,如果選用的模態(tài)數(shù)量接近設(shè)定的閾值,那么模擬場(chǎng)與原場(chǎng)一致,此時(shí)兩場(chǎng)的特征近似,具有展開收斂速度快、信息濃縮和主要特征剝離的優(yōu)勢(shì)。結(jié)合經(jīng)驗(yàn)正交分解方法,將兩個(gè)場(chǎng)的耦合關(guān)系通過一組空間模態(tài)和兩個(gè)場(chǎng)的時(shí)間系數(shù)進(jìn)行線性組合,如果當(dāng)前若干模態(tài)累計(jì)的協(xié)方差貢獻(xiàn)率能夠達(dá)到標(biāo)定的指標(biāo)時(shí),則能夠表示出與原場(chǎng)相似的特征,通過上述內(nèi)容能夠確定唯一的正交線性變換矩陣。利用協(xié)方差貢獻(xiàn)可分析出兩列時(shí)間系數(shù)能夠滿足線性關(guān)系,實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模擬場(chǎng)的訂正,由此能夠獲取自動(dòng)化太陽能光伏功率資源評(píng)估結(jié)果。
以貴州氣象局獲取的數(shù)據(jù)為主,驗(yàn)證數(shù)值天氣預(yù)報(bào)的自動(dòng)化太陽能光伏功率資源評(píng)估組合算法可用性。該地區(qū)平均日照數(shù)為1220h,年均太陽總輻射量為3100~4500MJ/m2,全省年均總輻射為3515MJ。
根據(jù)圖1可知:西部太陽光資源最高,年平均太陽輻射大于4320MJ/m2;中南部最低,年平均太陽輻射小于3600MJ/m2;其他地區(qū)年平均太陽輻射在3600~4320MJ/m2范圍內(nèi),適合發(fā)展光伏項(xiàng)目,以此作為項(xiàng)目研發(fā)基地。
圖1 貴州省太陽能資源分布
由于項(xiàng)目建設(shè)未設(shè)立有光照的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),為了精準(zhǔn)評(píng)估出項(xiàng)目所在處的太陽能資源,需利用該項(xiàng)目附近的參照數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證分析,方便確定參照站氣象參數(shù)。
參照站及評(píng)估區(qū)域地理位置參數(shù)如表1所示。
表1 參照站及評(píng)估區(qū)域地理位置參數(shù)
以水城和威寧兩站為觀測(cè)點(diǎn),分析其總輻射與功率之間關(guān)系,如圖2所示。
圖2 輻射/功率關(guān)系曲線
a)水城:隨著總輻射強(qiáng)度增加,水城的功率逐漸增大,擬合曲線呈正比例形式,而實(shí)測(cè)值在該曲線附近波動(dòng)。當(dāng)總輻射為10MJ/m2時(shí),擬合曲線下的功率為15MW,而實(shí)測(cè)值在15MW功率上下波動(dòng);當(dāng)總輻射在20MJ/m2~30MJ/m2時(shí),實(shí)測(cè)值在4MW~48MW功率范圍內(nèi)波動(dòng)。
b)威寧:威寧的功率隨著總輻射強(qiáng)度增加逐漸增大,擬合曲線呈正比例形式,而實(shí)測(cè)值在該曲線附近波動(dòng)。當(dāng)總輻射在20MJ/m2~30MJ/m2時(shí),實(shí)測(cè)值在18MW~45MW功率范圍內(nèi)波動(dòng);當(dāng)總輻射在30MJ/m2~40MJ/m2時(shí),實(shí)測(cè)值在32MW~48MW功率范圍內(nèi)波動(dòng)。
依據(jù)上述數(shù)據(jù),將數(shù)值天氣預(yù)報(bào)評(píng)估組合算法與傳統(tǒng)算法的評(píng)估精準(zhǔn)度進(jìn)行對(duì)比分析,結(jié)果如表2所示。
表2 兩種算法評(píng)估精準(zhǔn)度對(duì)比分析
由表2可知:隨著總輻射的不斷增加,數(shù)值天氣預(yù)報(bào)評(píng)估組合算法比傳統(tǒng)算法評(píng)估精準(zhǔn)度要高,在總輻射為10、20、30、40、50MJ/m2下,所提算法比傳統(tǒng)算法評(píng)估精準(zhǔn)度依次高30%、34%、36%、39%、42%。
綜上所述:數(shù)值天氣預(yù)報(bào)評(píng)估組合算法評(píng)估精準(zhǔn)度較高,具有可用性。
采用傳統(tǒng)自動(dòng)化太陽能光伏功率資源評(píng)估方法很難捕捉到不同天氣下光伏功率衰減數(shù)據(jù),基于此,提出了數(shù)值天氣預(yù)報(bào)的自動(dòng)化太陽能光伏功率資源評(píng)估組合算法。經(jīng)過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證分析結(jié)果可知,所提方法能夠捕捉到不同天氣下光伏功率衰減數(shù)據(jù),參照數(shù)值天氣預(yù)報(bào)情況,進(jìn)一步提高評(píng)估組合算法的精準(zhǔn)度,為模擬不同云量數(shù)據(jù)在光伏功率預(yù)測(cè)奠定基礎(chǔ)。
由于實(shí)驗(yàn)條件有限,所得到的實(shí)驗(yàn)結(jié)果大都依靠的是理論數(shù)據(jù),結(jié)果并不嚴(yán)謹(jǐn)。因此,在今后研究進(jìn)程中,研究所提方法實(shí)用性,從不同天氣角度出發(fā),充分了解不同天氣給太陽能光伏功率輸出所帶來的影響,以此為基礎(chǔ),提高研究結(jié)果可靠性。