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申请/专利权人：国网山东省电力公司威海供电公司

摘要：本发明公开了一种基于上下游协同的光伏发电有效功率预测方法及系统，应用于光伏发电技术领域。包括：采集发电出力数据和日前预测数据数据；采用空气质量检测仪测量空气中沙尘粒子直径和浓度；获取未考虑沙尘暴影响的日前预测数据，并采集月度发电量[Em]和[En]；建立基于神经网络模型的沙尘暴影响函数；建立上下游光伏电站的沙尘粒子输送衰减模型；不考虑沙尘暴影响的下游j个光伏电站t时刻的预测发电能力[Pj]；获取下游光伏电站发电能力预测修正数据；获取分布式光伏电站等效集中式光伏电站发电能力系数；获取区域内分布式光伏沙尘暴天气的发电能力。本发明解决了沙尘暴天气下光伏准确预测难题。

主权项：1.一种基于上下游协同的光伏发电有效功率预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、选取沙尘暴上游受影响地区的i个光伏电站，分别采集i个光伏电站数据，数据包括但不限于第一发电出力数据[Pi]和第一日前预测数据[Pfi]；并选取同纬度未受沙尘暴影响地区的j个光伏电站，分别采集j个光伏电站数据，数据包括但不限于第二发电出力数据[Pj]和第二日前预测数据[Pfj]数据；S2、测量空气中沙尘粒子直径[Dq]和沙尘粒子浓度[Cdq]；S3、沙尘暴下游待分析地区的m个光伏电站和n个分布式光伏电站，根据数值天气预报得到未考虑沙尘暴影响的第三日前预测数据[Pfm]；并根据计量系统采集m个光伏电站和n个分布式光伏电站月度发电量[Em]和[En]；S4、根据S1采集的光伏电站第一发电出力数据[Pi]、第二发电出力数据[Pj]和第一日前预测数据[Pfi]、第二日前预测数据[Pfj]，建立基于神经网络模型的沙尘暴影响函数fs·，即[Pi]，[Pj]＝fs[Pfi]，[Pfi]；S5、根据沙尘暴的动力学特征，建立上下游光伏电站所在地理位置的沙尘粒子输送衰减模型；S6、根据天气预报数据，得到不考虑沙尘暴影响的下游j个光伏电站t时刻的预测发电能力[Pj]；S7、根据沙尘暴对下游光伏预测的影响函数fx·得到下游光伏电站发电能力预测修正数据：[Pj,修]＝fx··[Pj]；S8、根据月度发电量数据比例，得到分布式光伏电站等效集中式光伏电站发电能力系数m；S9、基于等效集中式光伏电站发电能力系数m，得到区域内分布式光伏沙尘暴天气的发电能力1+msum[Pj,修]；S1中的日前预测数据是采用基于数值天气预报的神经网络建模预测方法得到的；S4的具体建立过程如下：S41、建立基于神经网络模型的预测误差拟合函数，得到无沙尘暴影响条件下的光伏电站预测误差函数fe·，[Pj]＝fe[Pfj]；S42、建立基于神经网络模型的预测误差拟合函数，得到有沙尘暴影响条件下的光伏电站综合预测误差函数ft·，[Pi]＝ft[[Pfi]；S43、考虑误差叠加效应，fe··fs·＝ft·；得出fs·＝fe·-1ft·；S5的具体建立过程如下：S51、根据斯托克斯法则，沙尘粒子被水平输送的最大距离为L： 其中，L为悬浮沙尘粒子可被输送的距离；为平均风速；t为沙尘粒子传输时间；ε为湍流交换系数；D为沙尘粒子直径；k为参数；ρp为沙尘物质密度；g为重力加速度；μ为空气动力学粘度，为空气动力学粘度均值的平方值；S52、基于上下游物理距离l和上游沙尘粒子直径[Dq]和浓度[Cdq]得出可传输到下游的粒子直径[Dx]和浓度[Cdx]；S53、根据比尔布格蓝伯定律，波长为λ的入射光经过厚度为dz的物质后，辐射通量密度由Iλ即z＝0时衰减为Iλ即z＝z1时，表示为： 其中，为沙尘暴粒子消光截面积；ρ1、ρ2、ρv为沙尘暴粒子的密度；i＝1v表示v种沙尘暴粒子；e为欧拉常数；z1、z2、zv为粒子直径，Iλ为辐射通量密度；根据S51-S53得到受沙尘暴影响的衰减函数Dfl、沙尘暴对下游光伏预测的影响函数fx·和时滞参数Δt： 其中，D为沙尘粒子直径，z1为位子直径，Dx为第x种粒子直径，fs·为沙尘暴影响函数，Δt为时间变量，为平均风速；S8中的等效集中式光伏电站发电能力系数m具体为： 其中，sum为求和算法，Em为第m个分布式光伏发电量，En为第n个光伏电站发面量。

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