基于地基云圖的超短期光伏電站輻照度預測研究.pdf

1、光伏發(fā)電技術因具有清潔安全、儲量巨大等優(yōu)點，在減少環(huán)境污染、緩解能源危機等方面作用突出，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，其隨機性和周期性是光伏發(fā)電功率呈現(xiàn)波動性和不穩(wěn)定性的主要原因，大規(guī)模光伏電站的并網(wǎng)會對電力系統(tǒng)管理調度和電網(wǎng)運行安全帶來挑戰(zhàn)。因此，太陽輻照度預測對于光伏功率預測和光伏發(fā)電規(guī)劃、運行控制具有重要意義。
　

2、　目前太陽輻照度超短期預測領域的研究方法主要以借助歷史數(shù)據(jù)和天氣預報數(shù)據(jù)建模為主，未考慮云團遮擋這一重要影響因素。本文通過天空成像儀拍攝地基云圖，借助魚眼鏡頭的寬闊視角充分獲取光伏實驗平臺上空的云團數(shù)據(jù)，對地基云圖進行一系列圖像處理，配合歷史輻照度數(shù)據(jù)預測五分鐘后太陽輻照度。具體實驗步驟如下:首先對采集的地基云圖進行畸變校正和去除障礙等預處理工作。然后使用經隨機抽樣一致性方法(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)對連續(xù)地基云圖進行匹配分析，預測云團移動速度。接著使用歸一化藍紅比閾值法和晴空庫法對不同天氣情況下的地基云圖進行云團檢測，獲得當前云量和云團分布信息。然后根據(jù)云團預測速度和云團分布情況預測未來時間內云團對太陽的遮擋程度，分析太陽輻照度影響因素作為預測模型的輸入。最后使用經遺傳算法優(yōu)化的BP神經網(wǎng)絡和支持向量機回歸方法建立太陽輻照