本發(fā)明涉及一種針對霧霾積灰的光伏發(fā)電功率輸出減少率估計方法，屬于光伏功率預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域。

背景技術(shù)：

光伏發(fā)電的功率預(yù)測對于保證電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行具有重要意義。近年來，我國出現(xiàn)了大范圍的持續(xù)霧霾天氣。在持續(xù)霧霾天氣下，細(xì)顆粒物沉降使得光伏電池面板不斷積灰，削弱其對太陽輻射的吸收，從而降低發(fā)電功率。為了更加準(zhǔn)確的對光伏發(fā)電功率進(jìn)行預(yù)測，需對霧霾天氣下積灰引起的光伏發(fā)電功率輸出減少率進(jìn)行估計。

國內(nèi)外已有部分學(xué)者開展了積灰對光伏電池發(fā)電功率影響的相關(guān)研究工作。如有學(xué)者根據(jù)紅土、石灰石和灰燼的模擬實(shí)驗(yàn)結(jié)果，建立了理論模型，可根據(jù)積灰濃度估算光伏電池功率輸出減少率；有研究人員通過在室內(nèi)模擬自然灰塵，提出了積灰濃度與光伏電池功率輸出減少率的線性擬合模型；重慶大學(xué)居發(fā)禮建立了考慮降塵量與降雨量的光伏面板積灰模型。由于實(shí)驗(yàn)環(huán)境和積灰成分差異較大，上述研究工作彼此之間缺乏可比性，其結(jié)論是否適合于以細(xì)顆粒物為主的霧霾積灰有待檢驗(yàn)。另外，在實(shí)際工程中，測量光伏電池面板的積灰濃度需借助于高精度的稱量設(shè)備，進(jìn)行連續(xù)性測量較為困難，從而影響了上述模型的實(shí)用性。

霧和霾分別指懸浮于大氣中的細(xì)微水滴和灰塵顆粒，是光伏電池面板積灰形成的直接來源。為了反映霧霾情況，2012年以來，國家相關(guān)部門開始實(shí)時發(fā)布空氣質(zhì)量指數(shù)(AQI)以及其中的PM2.5濃度、PM10濃度等6項基本監(jiān)測數(shù)據(jù)，至2015年1月2日，已經(jīng)覆蓋367個城市。

鑒于光伏電池面板積灰濃度的實(shí)時測量難度較大，而地面空氣質(zhì)量監(jiān)測站可實(shí)時發(fā)布PM2.5濃度、PM10濃度等數(shù)據(jù)，且站點(diǎn)數(shù)量將不斷增加，本發(fā)明提出一種基于PM2.5累積濃度、PM10累積濃度的光伏發(fā)電功率輸出功率減少率估計方法，以更好的進(jìn)行光伏發(fā)電功率的預(yù)測。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

一種針對霧霾積灰的光伏電池板發(fā)電功率輸出減少率估計方法，其特征是該方法包括以下步驟：

a.收集數(shù)據(jù)，構(gòu)成原始樣本集：

在實(shí)驗(yàn)室某一固定光照條件下，測量表面潔凈的光伏電池板的輸出功率，記錄為P₀；然后，將光伏電池板置于霧霾天氣下的室外空曠處，使其與水平地面的傾角為α，進(jìn)行自然積灰，并以ΔT為時間間隔，定期在實(shí)驗(yàn)室相同的固定光照條件下測量其輸出功率，同時記錄相應(yīng)時刻空氣的PM2.5濃度、PM10濃度，對于第i次測量，記錄其輸出功率為P_i，空氣的PM2.5濃度為C_i1、PM10濃度為C_i2；通過長期的數(shù)據(jù)記錄，形成原始樣本集{(C_i1，C_i2，P_i)}，i＝1，2，…，N，N為樣本總個數(shù)；

b.對原始樣本集進(jìn)行處理，構(gòu)成訓(xùn)練樣本集：

基于原始樣本集{(C_i1，C_i2，P_i)}，計算第i次測量對應(yīng)的PM2.5累積濃度C_i1^*與PM10累積濃度C_i2^*，以及第i次測量對應(yīng)的光伏發(fā)電功率輸出減少率η_i：

從而得到訓(xùn)練樣本集

c.采用最小二乘法建立光伏發(fā)電功率輸出減少率的估計模型：

以與作為模型輸入，η_i作為模型輸出，按照下式建立光伏發(fā)電功率輸出減少率的估計模型：

其中a₀，a₁，a₂為模型參數(shù)，cosα為光伏電池板傾角修正系數(shù)；

d.采用最小二乘法，確定所述估計模型參數(shù)a₀，a₁，a₂：

選擇參數(shù)a₀，a₁，a₂，使得所述光伏發(fā)電功率輸出減少率的估計模型在訓(xùn)練樣本集上的偏差的平方和Q(a₀，a₁，a₂)最?。?/p>

即通過求解下述方程，得出模型參數(shù)a₀，a₁，a₂；

e.利用所述估計模型進(jìn)行光伏發(fā)電功率輸出減少率的估計：

假設(shè)k時刻進(jìn)行第k次測量，已知k時刻的PM2.5濃度為C_k1，PM10濃度為C_k2，時間間隔為ΔT，可計算出截止至k時刻對應(yīng)的累積濃度C_k1^*與PM10累積濃度C_k2^*，則k時刻對應(yīng)的光伏發(fā)電功率輸出減少率η_k的估計值為：

本發(fā)明的有益效果在于：

(1)創(chuàng)造性的利用PM2.5累積濃度與PM10累積濃度表征霧霾天氣下光伏電池面板的積灰濃度，避免了積灰稱量過程的不便，并具有實(shí)時性好的特點(diǎn)。

(2)采用最小二乘法確定估計模型參數(shù)，有助于提高模型精度，并具有簡單易行的特點(diǎn)。

附圖說明

下面結(jié)合附圖對本發(fā)明作進(jìn)一步詳述。

圖1為光伏發(fā)電功率輸出減少率估計模型結(jié)構(gòu)示意圖；

圖2為光伏發(fā)電功率輸出減少率估計模型在校驗(yàn)樣本上的估計精度。

下面結(jié)合附圖，對優(yōu)選實(shí)施例作詳細(xì)步驟說明。應(yīng)該強(qiáng)調(diào)的是下述說明僅僅是示例性的，而不是為了限制本發(fā)明的范圍及其應(yīng)用。

具體實(shí)施方式

本發(fā)明提出一種針對霧霾積灰的光伏發(fā)電功率輸出減少率估計方法，所述方法利用PM2.5累積濃度、PM10累積濃度表征光伏電池面板的積灰濃度，在構(gòu)造大量PM2.5累積濃度-PM10累積濃度-光伏電池發(fā)電功率輸出減少率實(shí)際樣本的基礎(chǔ)上，運(yùn)用最小二乘法建立了光伏發(fā)電功率輸出減少率的估計模型，并利用該模型估計霧霾天氣下光伏電池板的發(fā)電功率輸出減少率。所述估計模型的機(jī)構(gòu)如圖1所示，具體包括以下步驟：

a.收集數(shù)據(jù)，構(gòu)成原始樣本集：

在實(shí)驗(yàn)室某一固定光照條件下，測量表面潔凈的光伏電池板的輸出功率，記錄為P₀；然后，將光伏電池板置于霧霾天氣下的室外空曠處，使其與水平地面的傾角為α，進(jìn)行自然積灰，并以ΔT為時間間隔，定期在實(shí)驗(yàn)室相同的固定光照條件下測量其輸出功率，同時記錄相應(yīng)時刻空氣的PM2.5濃度、PM10濃度，對于第i次測量，記錄其輸出功率為P_i，空氣的PM2.5濃度為C_i1、PM10濃度為C_i2；通過長期的數(shù)據(jù)記錄，形成原始樣本集{(C_i1，C_i2，P_i)}，i＝1，2，…，N，N為樣本總個數(shù)；

優(yōu)選實(shí)施例中，原始樣本集采集于2015年12月至2016年6月間的河北保定地區(qū)。在實(shí)驗(yàn)室利用1000W高壓疝燈模擬太陽光照環(huán)境，測量表面潔凈、額定功率30W的光伏電池板的輸出功率，記錄為P₀＝14.9W；然后，將光伏電池板置于霧霾天氣下的室外空曠處，使其與水平地面的傾角為α＝45°，進(jìn)行自然積灰，并以ΔT＝24h為時間間隔，定期在實(shí)驗(yàn)室相同的固定光照條件下測量其輸出功率，形成原始樣本集{(C_i1，C_i2，P_i)}，i＝1，2，…，N，N＝150；

b.對原始樣本集進(jìn)行處理，構(gòu)成訓(xùn)練樣本集：

基于原始樣本集{(C_i1，C_i2，P_i)}，計算第i次測量對應(yīng)的PM2.5累積濃度C_i1^*與PM10累積濃度C_i2^*，以及第i次測量對應(yīng)的光伏發(fā)電功率輸出減少率η_i：

從而得到訓(xùn)練樣本集

c.采用最小二乘法建立光伏發(fā)電功率輸出減少率的估計模型：

以與作為模型輸入，η_i作為模型輸出，按照下式建立光伏發(fā)電功率輸出減少率的估計模型：

d.采用最小二乘法，確定所述估計模型參數(shù)a₀，a₁，a₂：

選擇參數(shù)a₀，a₁，a₂，使得所述光伏發(fā)電功率輸出減少率的估計模型在訓(xùn)練樣本集上的偏差的平方和最小，即使得

為最?。粌?yōu)選實(shí)施例中，N＝150。通過求解下述方程，得出模型參數(shù)a₀＝1.499，a₁＝0.0007881，a₂＝-0.0002288；

e.利用所述估計模型進(jìn)行光伏發(fā)電功率輸出減少率的估計：

假設(shè)k時刻進(jìn)行第k次測量，已知k時刻的PM2.5濃度為C_k1，PM10濃度為C_k2，時間間隔為ΔT，可計算出截止至k時刻對應(yīng)的累積濃度C_k1^*與PM10累積濃度C_k2^*，則k時刻對應(yīng)的光伏發(fā)電功率輸出減少率η_k的估計值為：

優(yōu)選實(shí)施例中，取k＝5，已知該時刻的PM2.5濃度為C₅₁＝78ug/m³，PM10濃度為C₅₂＝182ug/m³，時間間隔為ΔT＝24h，可計算出截止至該時刻對應(yīng)的累積濃度C₅₁^*＝11716ug/m³·h，PM10累積濃度C₅₂^*＝29028ug/m³·h，則該時刻對應(yīng)的光伏發(fā)電功率輸出減少率η₅的估計值

積濃度C₅₁^*＝11716ug/m³·h，PM10累積濃度C₅₂^*＝29028ug/m³·h，則該時刻對應(yīng)的光伏發(fā)電功率輸出減少率η₅的估計值

優(yōu)選實(shí)施例中，為了驗(yàn)證所建立的光伏電池板功率輸出減少率估計模型的精度，另外選取15組樣本作為校驗(yàn)樣本集，對估計效果進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果如圖2所示，可知，在校驗(yàn)樣本集上的平均絕對值誤差為15.8％，說明模型具有較高的估計精度。

以上所述，僅為本發(fā)明較佳的具體實(shí)施方式，但本發(fā)明的保護(hù)范圍并不局限于此，任何熟悉本技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員在本發(fā)明揭露的技術(shù)范圍內(nèi)，可推想到的變化或替換，都應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。