基于地基云圖的超短期光伏電站輻照度預(yù)測(cè)研究.pdf

1、光伏發(fā)電技術(shù)因具有清潔安全、儲(chǔ)量巨大等優(yōu)點(diǎn)，在減少環(huán)境污染、緩解能源危機(jī)等方面作用突出，現(xiàn)已成為全世界可再生能源發(fā)展的重要方向。太陽(yáng)輻照度(Ground Horizon Irradiance，GHI)是光伏發(fā)電功率的重要影響因素，其隨機(jī)性和周期性是光伏發(fā)電功率呈現(xiàn)波動(dòng)性和不穩(wěn)定性的主要原因，大規(guī)模光伏電站的并網(wǎng)會(huì)對(duì)電力系統(tǒng)管理調(diào)度和電網(wǎng)運(yùn)行安全帶來(lái)挑戰(zhàn)。因此，太陽(yáng)輻照度預(yù)測(cè)對(duì)于光伏功率預(yù)測(cè)和光伏發(fā)電規(guī)劃、運(yùn)行控制具有重要意義。
　

2、　目前太陽(yáng)輻照度超短期預(yù)測(cè)領(lǐng)域的研究方法主要以借助歷史數(shù)據(jù)和天氣預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)建模為主，未考慮云團(tuán)遮擋這一重要影響因素。本文通過(guò)天空成像儀拍攝地基云圖，借助魚(yú)眼鏡頭的寬闊視角充分獲取光伏實(shí)驗(yàn)平臺(tái)上空的云團(tuán)數(shù)據(jù)，對(duì)地基云圖進(jìn)行一系列圖像處理，配合歷史輻照度數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)五分鐘后太陽(yáng)輻照度。具體實(shí)驗(yàn)步驟如下:首先對(duì)采集的地基云圖進(jìn)行畸變校正和去除障礙等預(yù)處理工作。然后使用經(jīng)隨機(jī)抽樣一致性方法(RANdom SAmple Consensus，RANSAC

3、)優(yōu)化后的尺度不變特征匹配算法(Scale-invariant feature transform，SIFT)對(duì)連續(xù)地基云圖進(jìn)行匹配分析，預(yù)測(cè)云團(tuán)移動(dòng)速度。接著使用歸一化藍(lán)紅比閾值法和晴空庫(kù)法對(duì)不同天氣情況下的地基云圖進(jìn)行云團(tuán)檢測(cè)，獲得當(dāng)前云量和云團(tuán)分布信息。然后根據(jù)云團(tuán)預(yù)測(cè)速度和云團(tuán)分布情況預(yù)測(cè)未來(lái)時(shí)間內(nèi)云團(tuán)對(duì)太陽(yáng)的遮擋程度，分析太陽(yáng)輻照度影響因素作為預(yù)測(cè)模型的輸入。最后使用經(jīng)遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)回歸方法建立太陽(yáng)輻照