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      基于天氣聚類的光伏電站輻照度預(yù)測(cè)

      2021-02-24 02:19:58王瑜琳
      科學(xué)技術(shù)與工程 2021年3期
      關(guān)鍵詞:輻照度晴天透明度

      張 玉, 王瑜琳

      (1.桂林理工大學(xué)機(jī)械與控制工程學(xué)院, 桂林 541004; 2.廣西建筑新能源與節(jié)能重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 桂林 541004)

      目前光伏產(chǎn)業(yè)發(fā)展速度較快,新增裝機(jī)容量不斷增加,其在能源策略中的重要地位在國(guó)際上已得到普遍認(rèn)可。由于光伏發(fā)電受外界環(huán)境影響較大,其輸出功率具有較強(qiáng)的隨機(jī)性以及波動(dòng)性,并網(wǎng)時(shí)容易影響電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行,降低電能質(zhì)量,且不利于電力系統(tǒng)的調(diào)度以及規(guī)劃,因此對(duì)光伏電站發(fā)電量進(jìn)行預(yù)測(cè)極有必要。太陽(yáng)輻照度是影響光伏輸出功率最顯著的因素,對(duì)其進(jìn)行精確預(yù)測(cè)有助于提高光伏輸出功率的預(yù)測(cè)精度,具有非常重要的意義。

      目前太陽(yáng)輻照度預(yù)測(cè)主要基于太陽(yáng)輻射傳遞物理模型、衛(wèi)星圖像技術(shù)以及大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)技術(shù)等,其中太陽(yáng)輻射傳遞物理模型可以直接對(duì)太陽(yáng)輻照度進(jìn)行預(yù)測(cè),不依賴任何歷史數(shù)據(jù),主要預(yù)測(cè)模型有美國(guó)采暖、制冷與空調(diào)工程師協(xié)會(huì)(American society of heating refrigerating and air-conditioning engineers,ASHRAE)推薦的ASHRAE模型、太陽(yáng)輻射(hotel solar radiation,Hottel)模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)估算太陽(yáng)輻射(artificial neural network estimating solar radiation,ESRA)模型等[1-4],其建模過(guò)程較為復(fù)雜,且難以模擬極端異常天氣情況。衛(wèi)星圖像技術(shù)則需要通過(guò)昂貴的專業(yè)設(shè)備收集數(shù)據(jù),且受測(cè)量設(shè)備的精度以及測(cè)量方法的影響較大,其預(yù)測(cè)精度一般不高。大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)技術(shù)主要依賴歷史數(shù)據(jù),從大量數(shù)據(jù)中挖掘其內(nèi)在規(guī)律,建立歷史輻照度與未來(lái)輻照度之間的映射關(guān)系,該模型結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、計(jì)算效率較高,是目前太陽(yáng)輻照度預(yù)測(cè)的主要方法。然而,大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)技術(shù)僅僅通過(guò)歷史輻照度數(shù)據(jù)建模,難以反映氣象因素與輻照度之間的非線性關(guān)系,其預(yù)測(cè)精度有限。

      基于輻照度的天文學(xué)模型結(jié)合天氣類型進(jìn)行輻照度預(yù)測(cè),通過(guò)建立太陽(yáng)光照與地球大氣層的幾何模型,求解地外輻照度計(jì)算公式并修正晴天透明度系數(shù),然后依據(jù)天氣類型與歷史輻照度進(jìn)行聚類分析,計(jì)算相應(yīng)的權(quán)重系數(shù),建立基于天氣聚類的太陽(yáng)輻照度預(yù)測(cè)模型。通過(guò)桂林理工大學(xué)分布式光伏發(fā)電站實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證,與傳統(tǒng)的晴天模型、遞推最小二乘法 (recursive least square,RLS)模型、小波變換(wavelet transform,WT)模型相比,驗(yàn)證天氣聚類模型的適應(yīng)性和準(zhǔn)確率。

      1 輻照度模型建立

      1.1 太陽(yáng)光照射與地球坐標(biāo)關(guān)系

      在引入太陽(yáng)輻照度前,先建立太陽(yáng)與地球的坐標(biāo)關(guān)系,其幾何模型如圖1所示[5-8]。

      I、J坐標(biāo)系分別指向正北方、赤道平行方向,稱為時(shí)角坐標(biāo)系;i、j坐標(biāo)系分別指向太陽(yáng)垂直點(diǎn)、地平線,稱為地平坐標(biāo)系

      時(shí)角坐標(biāo)系和地平坐標(biāo)系之間關(guān)系式為

      式(1)中:λ為測(cè)量點(diǎn)的緯度。正午時(shí)分時(shí)進(jìn)行幾何模型分析,以地平坐標(biāo)系為參考坐標(biāo)時(shí),指向太陽(yáng)的單位矢量可以寫為

      s=(cosz)i+(sinzcosaz)j-(sinzsinaz)k(2)

      式(2)中:z為天頂角;az為太陽(yáng)方位角。

      以時(shí)角坐標(biāo)系為參考坐標(biāo)時(shí),指向太陽(yáng)的單位矢量可以寫為

      s=(cosδ)I+(sinδcosω)J-(sinδcosω)K(3)

      式(3)中:δ為赤緯角;ω為太陽(yáng)時(shí)角。

      由于地平坐標(biāo)系與時(shí)角坐標(biāo)系中的矢量s相同,聯(lián)立式(1)~ 式(3),可得

      cosz=sinδsinλ+cosδcosλcosω(4)

      sinzcosaz=cosδcosωsinλ-cosλsinδ(5)

      sinzsinaz=cosδsinω(6)

      一年中的天數(shù)是確定的,根據(jù)Cooper公式可計(jì)算出太陽(yáng)的赤緯角δ,即

      式(7)中:n為一年中的第幾天的天數(shù);一年中赤緯角δ的變化范圍為-23.45°~23.45°。

      由式(4)~ 式(7)可知,當(dāng)觀測(cè)點(diǎn)的地理緯度確定時(shí),當(dāng)天的時(shí)間變化可通過(guò)太陽(yáng)時(shí)角進(jìn)行表示,日出或日落時(shí)分,太陽(yáng)天頂正好等于π/2,此時(shí)cosz=cos90°=0,太陽(yáng)處于地平線上,則有

      cosω=-tanδtanλ(8)

      天頂角的余弦函數(shù)反映了太陽(yáng)的輻照強(qiáng)度投射到地平表面上的光照比,結(jié)合式(4)~ 式(8),可以建立地表輻照度Eb與太陽(yáng)時(shí)角ω、赤緯角δ、地理緯度λ的比例關(guān)系,即

      Eb∝(sinδsinλ+cosδcosλcosω) (9)

      1.2 地外輻照度

      大氣層外的太陽(yáng)輻照強(qiáng)度僅僅與日期的周期變化有關(guān),在誤差允許范圍之內(nèi),根據(jù)太陽(yáng)方位角與時(shí)角之間存在的關(guān)系,可推導(dǎo)地外輻照度計(jì)算公式[9]為

      式(10)中:E為地外輻照度;ESC為太陽(yáng)常數(shù)(1 367 W/m2);(r0/r)2為日地距離修正系數(shù),其計(jì)算公式為

      0.000 086sin(2θ)-0.008 349cosθ+

      0.000 115cos(2θ) (11)

      N0=79.676 4+0.244 2(Y-1 985)-

      INT[0.25(Y-1 985)] (13)

      式中:θ為日角;N為積日;ΔN為積日的修正值;Y為年份。

      對(duì)式(10)中的太陽(yáng)時(shí)角ω進(jìn)一步簡(jiǎn)化,可得

      ET=0.002 8-1.985 7sinθ+9.905 9sin(2θ)-7.092 4cosθ-0.688 2cos(2θ) (16)

      式中:Sd為當(dāng)?shù)氐胤綍r(shí);ET為時(shí)差;ST為地方標(biāo)準(zhǔn)時(shí)的小時(shí)數(shù);F為地方標(biāo)準(zhǔn)時(shí)的分鐘數(shù);γ為測(cè)量點(diǎn)的經(jīng)度。

      通過(guò)測(cè)量地的經(jīng)、緯度以及時(shí)間,可推導(dǎo)出該地任意時(shí)刻對(duì)應(yīng)的地外輻照度理論值。以桂林(經(jīng)度110.300°,緯度25.333°)為例,2015年7月20日13:00的太陽(yáng)地外輻照度功率為1 315.3 W/m2。

      1.3 直射和散射透明度系數(shù)

      太陽(yáng)輻射從地外穿過(guò)大氣層到達(dá)地表,其傳播受大氣量的影響較大,會(huì)產(chǎn)生一定的衰減,因此對(duì)地表輻照度進(jìn)行計(jì)算時(shí),需要考慮大氣層的衰減系數(shù)。根據(jù)Kretith和Kreider提出的經(jīng)驗(yàn)公式[10]可得直接輻射透明度系數(shù)τb,即

      τb=0.56(e-0.56Mh+e-0.095Mh) (17)

      式(17)中:Mh為一定地形高度下的大氣質(zhì)量,其表達(dá)式如下:

      式(20)中:M0為海平面上的大氣量;α為太陽(yáng)高度角;Ph/P0為大氣層修正系數(shù);h為海拔高度。

      散射輻射τd與直接輻射τb之間存在線性關(guān)系,可以通過(guò)公式(21)表示:

      τd=0.271-0.294τb(21)

      故太陽(yáng)直射輻照度為Eb=Eτb;散射值為Ed=Eτd;地表總輻照度為Et=Eb+Ed。根據(jù)式(10)~ 式(21),可以求出不同太陽(yáng)高度角時(shí)對(duì)應(yīng)的透明度系數(shù),進(jìn)而預(yù)測(cè)晴天條件下太陽(yáng)輻照強(qiáng)度。

      1.4 透明度系數(shù)的優(yōu)化

      由式(17)~ 式(21)可知,透明度系數(shù)是建立在經(jīng)驗(yàn)系數(shù)基礎(chǔ)之上,在進(jìn)行輻照度預(yù)測(cè)時(shí)需要對(duì)透明度系數(shù)進(jìn)一步優(yōu)化。利用桂林理工大學(xué)分布式并網(wǎng)光伏發(fā)電站,在晴天氣候條件下,根據(jù)地表輻照度測(cè)量值與地外輻照度理論值,求出平均實(shí)際透明度系數(shù)序列,根據(jù)經(jīng)驗(yàn)公式求解透明度系數(shù),用MATLAB進(jìn)行對(duì)比分析如圖2所示。

      圖2 理論曲線與實(shí)際值曲線Fig.2 Theoretical curve and the actual value of the curve

      進(jìn)行實(shí)際數(shù)據(jù)計(jì)算分析時(shí),對(duì)一些存在異常的數(shù)據(jù)進(jìn)行以下修正:①去除異常值,如輻照度為負(fù)值或大于地外輻照度理論值的數(shù)據(jù);②若有數(shù)據(jù)遺失,則采用線性插值法進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合與補(bǔ)全。

      從圖2可以看出,采用經(jīng)驗(yàn)公式計(jì)算的透明度系數(shù)與實(shí)際數(shù)據(jù)計(jì)算的值總體趨勢(shì)相同。在數(shù)值上,經(jīng)驗(yàn)計(jì)算值比實(shí)際值高15%左右,對(duì)上述兩條曲線進(jìn)行擬合分析,公式為

      τt=0.000 1x6-0.004x5+0.005 4x4-

      0.079 3x3+0.577 3x2-1.678x+1.359 (22)

      故采用經(jīng)驗(yàn)公式計(jì)算時(shí),需要乘以比例系數(shù)τt,則地表輻照度修正公式為

      E′=τtEt=0.85(Eb+Ed) (23)

      1.5 光伏陣列輻照度

      為了使光伏陣列全年接收到的太陽(yáng)輻照度最大化,在實(shí)際應(yīng)用中安裝光伏陣列時(shí)需要傾斜一定的角度,對(duì)地表總輻照度公式進(jìn)一步推導(dǎo),可得出太陽(yáng)光照與傾斜陣列之間空間坐標(biāo)關(guān)系的幾何模型[11]如圖3所示。

      圖3 太陽(yáng)光與光伏陣列坐標(biāo)系關(guān)系Fig.3 The coordinate relationship between the sunlight and PV array

      圖3中,i、j、k表示光伏陣列空間坐標(biāo)系的三維參考方向;n表示光伏陣列傾斜面的單位矢量;γ表示方位角;β表示光伏陣列的傾斜角;s表示指向太陽(yáng)的單位矢量,則各變量之間的關(guān)系式可表示為

      n=(cosβ)i+(sinβ)(cosγ)j-(sinβ)(sinγ)k(24)

      對(duì)于固定光伏陣列,其方位角一般選取正南方,即γ=0,則式(24)可進(jìn)一步簡(jiǎn)化為

      n=(cosβ)i+(sinβ)j(25)

      聯(lián)立式(4)、式(5)、式(25),可以推導(dǎo)出光伏陣列斜角β與太陽(yáng)水平輻照度之間的關(guān)系為

      cos(n,s)=coszcosβ+sinzcosαzsinβ=

      sinδsin(λ-β)+cosδcos(λ-

      β)cosω(26)

      由式(17)~式(26)可推導(dǎo)出光伏陣列傾斜角為β時(shí)對(duì)應(yīng)的太陽(yáng)輻照度。

      1.6 天氣聚類

      根據(jù)式(4)~ 式(26),可計(jì)算出理想條件下地表總的輻照度,而透明度系數(shù)常受到云層厚度、水蒸氣、大氣顆粒物的影響,會(huì)產(chǎn)生不同的透明度系數(shù),利用上述公式計(jì)算輻照度時(shí)預(yù)測(cè)結(jié)果精度較低。不同的天氣類型會(huì)影響大氣層結(jié)構(gòu),故引入天氣類型與透明度系數(shù)之間的關(guān)系,進(jìn)而提高上述公式的計(jì)算精度。

      晴天條件時(shí),大氣層物理結(jié)構(gòu)相對(duì)穩(wěn)定,透明度系數(shù)也相對(duì)固定,根據(jù)Kretith和Kreider理論,由式(17)來(lái)計(jì)算出透明度系數(shù)。在其他天氣類型下,根據(jù)歷史輻照度進(jìn)行聚類,由不同天氣類型的衰減系數(shù)與地表輻照度相結(jié)合,計(jì)算出新的比例因子,進(jìn)而提高太陽(yáng)輻照度的預(yù)測(cè)精度。

      2 輻照度的預(yù)測(cè)

      2.1 天氣類型與輻照度的聚類

      大氣物理結(jié)構(gòu)比較復(fù)雜,產(chǎn)生的天氣類型也多種多樣,在進(jìn)行聚類分析前,需要對(duì)天氣類型進(jìn)行分類。氣象部門定義有33種天氣類型,如果對(duì)光伏陣列接收的輻照度按這些種類去聚類,在進(jìn)行輻照度預(yù)測(cè)時(shí)會(huì)產(chǎn)生兩方面的問(wèn)題:一是天氣類型種類繁多,需要大量數(shù)據(jù)樣本;二是有些天氣類型出現(xiàn)的概率很小,此條件下的歷史輻照度數(shù)據(jù)記錄較小,難以建模分析。所以,先將氣象部門劃分的天氣類型進(jìn)行分類,分為晴天、陰天、小雨、大雨4種典型天氣類型。這4種天氣類型所對(duì)應(yīng)的地表輻照度與地外輻照度變化規(guī)律如圖4所示。

      由圖4(a)可看出,晴天時(shí),地表與地外輻照度曲線變化規(guī)律較為相似,曲線相關(guān)性較強(qiáng)。由圖4(b)可看出,多云時(shí),地表輻照度受云層的影響波動(dòng)較大,地表與地外輻照度曲線形狀基本相似。由圖4(c)可看出,小雨時(shí),地表輻照度衰減較大,曲線波動(dòng)頻繁,與地外輻照度相差較大。由圖4(d)可看出,大雨時(shí),地表輻照度很小,且與地外輻照度基本不相關(guān)。

      圖4 地表與地外輻照度曲線Fig.4 Surface and ground radiation curve

      表1 天氣類型

      2.2 各種天氣類型下的預(yù)測(cè)

      根據(jù)式(23)可以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)A類天氣的輻照度,

      但對(duì)于B、C、D等天氣類型時(shí)其預(yù)測(cè)精度不高,所以需要對(duì)4種天氣類型相對(duì)應(yīng)的輻照度進(jìn)行分析,找出相互對(duì)應(yīng)關(guān)系。利用桂林理工大學(xué)氣象站記錄該校分布式發(fā)電站的近幾年輻照度的逐時(shí)數(shù)據(jù),對(duì)4種天氣類型的輻照度進(jìn)行對(duì)比分析,如圖5所示,使用MATLAB工具箱進(jìn)行多項(xiàng)式曲線擬合,并對(duì)擬合曲線進(jìn)行積分,分析各條曲線之間的相互對(duì)應(yīng)的關(guān)系。

      圖5 各類天氣類型輻照度曲線Fig.5 Weather type of radiation curve

      各天氣類型下的擬合公式為

      ES=628.8x6-266.8x5+45.79x4-3.464x3+0.118x2-0.001 5x-400.8 (27)

      EC=417.6x6-200.1x5+34.34x4-2.598x3+0.089x2-0.001 1x-330.6 (28)

      EL=201.2x6-85.4x5+14.65x4-1.108x3+0.038x2-0.000 4x-141.1 (29)

      EH=50.31x6-21.35x5+3.663x4-0.277x3+0.009x2-0.000 12x-35.26 (30)

      式中:ES、EC、EL、EH分別為晴天、陰天、小雨、大雨天氣類型的輻照度。

      由圖5(a)可知,各類曲線之間沒(méi)有明顯的線性關(guān)系,圖5(b)在進(jìn)行擬合后,以晴天曲線為參考點(diǎn),其他三類天氣類型曲線均存在一定的衰減比例關(guān)系。定義各天氣類型與晴天類型之間的衰減系數(shù)為φ,經(jīng)過(guò)計(jì)算,對(duì)于A類型中多云間晴、晴間多云兩種天氣類型的衰減值為0.9,B、C、D天氣類型分別對(duì)應(yīng)的衰減值為0.74、0.23、0.09。所以,基于各種天氣類型輻照度預(yù)測(cè)修正公式為

      ET=φE′t=φτtEt=0.85φ(Es+Ed) (31)

      3 實(shí)驗(yàn)仿真分析

      仿真數(shù)據(jù)來(lái)自桂林理工大學(xué)分布式光伏發(fā)電站,如圖6所示,該建筑曾參加了2013年國(guó)際太陽(yáng)能十項(xiàng)全能競(jìng)賽。氣象數(shù)據(jù)來(lái)源于同地點(diǎn)的自動(dòng)氣象站所采集的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),如圖7所示。

      圖6 桂林理工大學(xué)分布式光伏發(fā)電站Fig.6 Distributed photovoltaic power station of Guilin University of Technology

      圖7 桂林理工大學(xué)氣象站Fig.7 Meteorological station of Guilin University of Technology

      該系統(tǒng)的額定輸出功率為11 kW,日最大發(fā)電量可達(dá)50 kW·h,系統(tǒng)具有實(shí)時(shí)采集功能,可以對(duì)光伏發(fā)電量、天氣狀況和氣候特征等數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)記錄。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來(lái)源于該分布式發(fā)電站2015年7月1日—31日的記錄,每天7:00—20:00隔15 min采集一次,共采集到1 643個(gè)點(diǎn)的地表輻照度樣本數(shù)據(jù),用后318個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行測(cè)試。同時(shí)為了更好地評(píng)估預(yù)測(cè)效果,與晴天模型、RLS模型等兩種常用預(yù)測(cè)模型進(jìn)行對(duì)比分析,三種預(yù)測(cè)算法對(duì)輻照度的預(yù)測(cè)結(jié)果如圖8所示,絕對(duì)誤差如圖9所示,綜合評(píng)價(jià)如表2所示。

      圖8 晴天、RLS、聚類預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際值比較圖Fig.8 The comparison of sunny,RLS, Cluster model and actual value

      圖9 晴天、RLS、聚類絕對(duì)誤差曲線圖Fig.9 The prediction error comparion of sunny,RLS and cluster

      表2 預(yù)測(cè)結(jié)果綜合評(píng)價(jià)表

      由圖8可看出,天氣聚類模型預(yù)測(cè)結(jié)果比晴天模型、RLS模型預(yù)測(cè)結(jié)果更接近于實(shí)際曲線,表明天氣聚類模型預(yù)測(cè)精度更高。由圖9絕對(duì)誤差曲線圖可看出,天氣聚類模型的絕對(duì)誤差曲線相對(duì)于其他兩種模型曲線的波動(dòng)性要小很多,即天氣聚類預(yù)測(cè)模型比其他兩種預(yù)測(cè)模型更加穩(wěn)定。

      通過(guò)表2可以看出,對(duì)未來(lái)幾天輻照度進(jìn)行連續(xù)預(yù)測(cè),天氣聚類模型準(zhǔn)確度相對(duì)較高,說(shuō)明預(yù)測(cè)模型與天氣類型相結(jié)合的合理性。晴天模型和RLS模型的RMSE分別為331.964 6、60.897 8 W/m2,聚類模型RMSE減小至30.602 1 W/m2;MAPE也分別由50.294 7%、16.016 0%降至8.714 7%;相關(guān)性也由0.441 3、0.959 2增加至0.988 7;所以,相對(duì)于晴天模型和RLS模型,天氣聚類模型的平均相對(duì)誤差及均方根誤差都最小,表明天氣聚類預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)效果最好,預(yù)測(cè)精度相對(duì)于其他兩種預(yù)測(cè)模型要好。

      基于天氣聚類預(yù)測(cè)模型結(jié)合多種天氣類型,對(duì)A、B、C、D類型的歷史天氣進(jìn)行逐時(shí)輻照度預(yù)測(cè)。晴天模型、RLS模型和天氣聚類模型預(yù)測(cè)前后的誤差指標(biāo),以及預(yù)測(cè)結(jié)果誤差對(duì)比如表3所示。

      表3 預(yù)測(cè)結(jié)果誤差比較

      由表3結(jié)合圖9可看出,對(duì)于A、B、C三類天氣類型,輻照度表現(xiàn)出一定的變化規(guī)律性,驗(yàn)證了引入天氣聚類的必要性。在A、B、C三類天氣類型下,已有的晴天預(yù)測(cè)模型的RMSE分別為105.383 6、254.960 2、448.105 2 W/m2,RLS預(yù)測(cè)模型的RMSE分別為77.035 0、109.720 2、35.961 5 W/m2,而基于天氣聚類預(yù)測(cè)模型的RMSE分別降至31.221 2、82.274 5、31.383 5 W/m2;晴天預(yù)測(cè)模型的MAPE分別是19.1794%、42.0168%、75.4047%,RLS預(yù)測(cè)模型分別是14.925 7%、23.750 2%、23.542 6%,天氣聚類預(yù)測(cè)模型則減少到5.573 5%、20.072 9%、16.290 0%;對(duì)于D類天氣類型,前兩類預(yù)測(cè)模型準(zhǔn)確度不高,而天氣聚類預(yù)測(cè)模型準(zhǔn)確率相對(duì)較高。

      由表3還可以看出,對(duì)于A類型天氣,三種預(yù)測(cè)模型相關(guān)性都較高。晴天預(yù)測(cè)模型在B、C、D三類天氣下相關(guān)性逐漸降低,甚至出現(xiàn)負(fù)相關(guān)。RLS預(yù)測(cè)模型在B、C三類天氣下相關(guān)性保持在 0.883 7 以上,而天氣聚類預(yù)測(cè)模型相關(guān)性至少在0.913 7以上。而D類型天氣,晴天預(yù)測(cè)模型與RLS預(yù)測(cè)模型相關(guān)性都極低,表明D類天氣輻射度變化規(guī)律性不強(qiáng),預(yù)測(cè)比較困難。天氣聚類預(yù)測(cè)模型能夠保持較強(qiáng)的相關(guān)性,說(shuō)明天氣聚類預(yù)測(cè)模型能適應(yīng)各類型天氣下的輻照度預(yù)測(cè),具有一定的可行性。

      在進(jìn)行天氣聚類及模型參數(shù)修正時(shí),可以根據(jù)不同歷史數(shù)據(jù)及天氣類型的復(fù)雜性進(jìn)行調(diào)整,修正權(quán)值由歷史數(shù)據(jù)計(jì)算得出,在進(jìn)行異常的數(shù)據(jù)處理時(shí),能夠保證修正后的參考值與預(yù)測(cè)日天氣類型是相同的。劃分天氣類型時(shí)進(jìn)一步考慮相同天氣類型下的地表輻照度衰減的差異,通過(guò)透明度系數(shù)進(jìn)行調(diào)整,從而計(jì)算出較合適的權(quán)重系數(shù)。

      從三種模型的預(yù)測(cè)結(jié)果、誤差以及相關(guān)性系數(shù)分析可知,天氣聚類模型的擬合優(yōu)越度要比晴天、RLS模型高,預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率更高。

      4 結(jié)論

      基于輻照度的天文學(xué)模型結(jié)合天氣類型進(jìn)行輻照度預(yù)測(cè),通過(guò)建立太陽(yáng)光照與地球大氣層的幾何模型,求解地外輻照度計(jì)算公式并修正晴天透明度系數(shù),然后依據(jù)天氣類型與歷史輻照度進(jìn)行聚類分析,計(jì)算相應(yīng)的權(quán)重系數(shù),建立基于天氣聚類的太陽(yáng)輻照度預(yù)測(cè)模型。通過(guò)桂林理工大學(xué)分布式光伏發(fā)電站實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證,基于天氣聚類預(yù)測(cè)模型在A、B、C、D四種天氣類型下的RMSE分別最小修正45.813 8、27.445 7、4.578 0、94.186 3 W/m2;MAPE分別最小修正9.352 2%、3.677 3%、7.252 6%、64.094 1%;相關(guān)性系數(shù)分別至少提高0.026 5、0.030 0、0.056 0、0.894 3,與傳統(tǒng)的晴天模型、RLS模型相比,天氣聚類模型具有更強(qiáng)的適應(yīng)性、更高的準(zhǔn)確率。

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