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    考慮大氣顆粒物對(duì)輻照度影響的光伏功率預(yù)測(cè)

    2022-09-13 07:33:16白青飛林永君
    中國(guó)測(cè)試 2022年8期
    關(guān)鍵詞:輻射強(qiáng)度準(zhǔn)確度波段

    白青飛, 林永君, 楊 凱, 李 靜

    (華北電力大學(xué) 新能源電力系統(tǒng)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,河北 保定 071003)

    0 引言

    碳中和、碳達(dá)峰目標(biāo)的提出,對(duì)電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行提出新的考驗(yàn)。對(duì)于光伏發(fā)電,亟待提高光伏功率預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度,給電網(wǎng)調(diào)度提供可靠依據(jù)[1]。大氣中的顆粒物(particulate matter,PM)對(duì)太陽輻射的影響作用明顯,因此考慮大氣顆粒物濃度成為光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)不可忽視的因素[2-3]。

    文獻(xiàn)[4]通過研究污染天氣對(duì)太陽輻射強(qiáng)度的影響,對(duì)光伏發(fā)電功率進(jìn)行預(yù)測(cè),由于天氣污染程度差別大,預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度參差不齊。文獻(xiàn)[5]研究了環(huán)境因素對(duì)光伏系統(tǒng)出力的影響,結(jié)論為太陽輻照度對(duì)光伏系統(tǒng)出力的影響最大。文獻(xiàn)[6]通過天氣聚類實(shí)現(xiàn)對(duì)光伏功率預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度的提高,但實(shí)用性較差?;跉v史天氣數(shù)據(jù)進(jìn)行光伏功率預(yù)測(cè),具有比較大的隨機(jī)性,過于依賴歷史天氣數(shù)據(jù);在天氣逐時(shí)變化較大的情況下,光伏功率預(yù)測(cè)誤差偏大。太陽輻射強(qiáng)度預(yù)測(cè)方面,文獻(xiàn)[7]考慮大氣氣溶膠光學(xué)厚度(aerosol optical thickness,AOT)對(duì)太陽輻射強(qiáng)度的削弱作用,通過大氣輻射傳輸理論計(jì)算地表的輻射強(qiáng)度,由于模型參數(shù)簡(jiǎn)化較多,AOT 預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度偏低。文獻(xiàn)[8]通過對(duì)MODIS氣溶膠光學(xué)厚度產(chǎn)品模擬PM2.5濃度時(shí)空分布,得到了比較精確的結(jié)果。文獻(xiàn)[9]證明了AOT與PM2.5濃度有良好的相關(guān)性。以上研究證明通過PM濃度預(yù)測(cè)AOT的可行性,但預(yù)測(cè)更為精確的AOT,需要進(jìn)一步研究相關(guān)氣象因素。

    為改善太陽輻射強(qiáng)度預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度及對(duì)歷史數(shù)據(jù)依賴性,提高光伏功率預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確度與實(shí)用性,本文主要工作如下:利用K-means算法與徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(radial basis function,RBF)組合,建立基于PM濃度、相對(duì)濕度聚類的多類型AOT預(yù)測(cè)模型;在預(yù)測(cè)的AOT基礎(chǔ)上,基于大氣輻射傳輸理論以及傾斜面太陽輻射強(qiáng)度計(jì)算模型,計(jì)算到達(dá)光伏面板的太陽輻射強(qiáng)度;在太陽輻射強(qiáng)度預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)上,結(jié)合光電轉(zhuǎn)換模型,實(shí)現(xiàn)對(duì)光伏發(fā)電功率的預(yù)測(cè)。

    1 AOT相關(guān)影響因素分析

    大氣氣溶膠是各種顆粒狀物質(zhì)均勻地分散在空氣中構(gòu)成一個(gè)相對(duì)穩(wěn)定的龐大的懸浮體系,根據(jù)空氣動(dòng)力學(xué)直徑可將其分為TSP、PM10和PM2.5,由于大氣顆粒物受溫度、濕度、風(fēng)速、氣壓和氣溶膠標(biāo)高等因素影響,因此本文對(duì)440 nm波段、1 020 nm波段的AOT與主要?dú)庀笠蛩剡M(jìn)行了相關(guān)性分析。

    1.1 數(shù)據(jù)獲取

    本文AOT預(yù)測(cè)模型所用的氣象數(shù)據(jù)來源于中國(guó)氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)(http://data.cma.cn/)北京朝陽臺(tái)站;PM2.5和PM10數(shù)據(jù)取自北京市環(huán)境保護(hù)檢測(cè)中心(http://www.bjmemc.com.cn/)朝陽監(jiān)測(cè)點(diǎn);AOT 數(shù)據(jù)利用比較精確的地基觀測(cè)方式,取自全球地基氣溶膠遙感自動(dòng)觀測(cè)網(wǎng)AERONET(https://aeronet.gsfc.nasa.gov/),監(jiān)測(cè)站點(diǎn)選擇了離朝陽區(qū)氣象觀測(cè)點(diǎn)最近的北京監(jiān)測(cè)站點(diǎn)(坐標(biāo):116.583°E/39.783°N;);氣溶膠標(biāo)高數(shù)據(jù)選自文獻(xiàn)[10],春季為1.563 km,夏季為1.777 km,秋季為0.851 km,冬季為0.909 km。為適應(yīng)大氣傳輸模型,對(duì)所獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行了篩選,最終篩選出2014年5月14日-2018年3月6日的2018組數(shù)據(jù)。

    1.2 相關(guān)性分析

    對(duì)440 nm波段AOT、1 020 nm波段AOT分別與PM濃度、氣溶膠標(biāo)高以及溫度、風(fēng)速等氣象因素進(jìn)行相關(guān)性分析,相關(guān)性表達(dá)式為

    式中:r(X,Y)——X與Y的相關(guān)性緊密程度;

    x,y——數(shù)據(jù)集X與Y中的數(shù)據(jù);

    通過計(jì)算分析得到數(shù)據(jù)相關(guān)性的結(jié)果,見表1。

    表1 AOT與影響因素相關(guān)性分析

    由表可以看出,兩個(gè)波段的AOT與PM2.5濃度、PM10濃度以及相對(duì)濕度有比較強(qiáng)的相關(guān)性,與溫度呈一定相關(guān)性,440 nm AOT與氣溶膠標(biāo)高為弱相關(guān)性,而1 020 nm AOT與氣溶膠標(biāo)高呈一定相關(guān)性,考慮到氣溶膠標(biāo)高取值為季節(jié)均值,所計(jì)算的相關(guān)性較弱在合理范圍之內(nèi)。兩個(gè)波段的AOT與風(fēng)速、氣壓呈一定負(fù)相關(guān)性。本文選取了相關(guān)性最高的PM2.5、PM10以及相對(duì)濕度3個(gè)影響因素對(duì)AOT進(jìn)行研究。

    2 模型建立

    2.1 K-means算法聚類

    本文為提高AOT預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度,首先通過K-means算法[11]對(duì)PM2.5、PM10、相對(duì)濕度3個(gè)影響因素進(jìn)行分類,起到對(duì)預(yù)測(cè)選取相似日的作用。K-means聚類算法實(shí)現(xiàn)過程如下。

    1) 設(shè)置簇?cái)?shù)k,并在樣本數(shù)據(jù)中隨機(jī)選取k個(gè)聚類中心{?1,?2,?3?k}作為初始值;

    2) 計(jì)算各個(gè)歷史樣本xi與各聚類中心的距離d,選擇離聚類中心的最小距離形成k簇:

    其中?i為簇Ci的中心樣本。

    3) 計(jì)算更新聚類中心:

    4) 通過設(shè)定的迭代次數(shù),不斷運(yùn)行步驟2)和3),直到達(dá)到設(shè)定的迭代次數(shù)結(jié)束。

    2.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相較于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、訓(xùn)練簡(jiǎn)潔、學(xué)習(xí)收斂速度快,能夠逼近任意非線性函數(shù),克服局部極小值問題[12]。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種3層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),包括輸入層、隱含層、輸出層。從輸入空間到隱含層空間的變換是非線性的,而從隱含層空間到輸出層空間變換是線性的,本文的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

    圖1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

    輸入層為PM2.5、PM10和相對(duì)濕度,輸出層為440 nm波段和1 020 nm波段的AOT。隱含層由RBF作為隱單元的“基”組成,這就實(shí)現(xiàn)了輸入矢量到隱空間直接映射。映射關(guān)系隨RBF的中心點(diǎn)確定而確定。隱含層到輸出層的映射是線性的,即網(wǎng)絡(luò)的輸出是隱單元輸出的線性加權(quán)和,權(quán)值是可調(diào)參數(shù)。

    2.3 AOT預(yù)測(cè)模型建立

    本文首先通過K-means算法對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分類,通過Calinski-Harabasz(CH)指標(biāo)選取了最佳聚類數(shù),CH指標(biāo)通過類內(nèi)離差矩陣描述緊密度,類間離差矩陣描述分離度,其定義為

    式中:n——聚類的數(shù)目;

    k——當(dāng)前的類;

    trB(k)——類間離差矩陣的跡;

    trW(k)——類內(nèi)離差矩陣的跡。

    依據(jù)CH指標(biāo)選取了k=3,結(jié)果如圖2所示。

    圖2 CH指標(biāo)結(jié)果

    本文設(shè)定分類簇?cái)?shù)為3,對(duì)2018組數(shù)據(jù)進(jìn)行了分類,簇1包含624組數(shù)據(jù),簇2包含1 208組數(shù)據(jù),簇3包含186組數(shù)據(jù),分類結(jié)果如圖3所示。

    圖3 分類結(jié)果

    本文基于分類后的數(shù)據(jù)分別以兩個(gè)波段的AOT值作為訓(xùn)練目標(biāo)建立徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),逐步增加神經(jīng)元個(gè)數(shù),不斷重新設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)線性層來逐步減小誤差,本文通過設(shè)置最大神經(jīng)元數(shù)量進(jìn)行數(shù)據(jù)訓(xùn)練。每組隨機(jī)選取90%的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,即簇1有562組訓(xùn)練樣本,簇2有1 088組訓(xùn)練樣本,簇3有168組訓(xùn)練樣本;剩下的10%為檢驗(yàn)樣本。每次神經(jīng)元添加個(gè)數(shù)設(shè)為50,最大神經(jīng)元個(gè)數(shù)取200,3類網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果的均方誤差(mean squared error, MSE)分別為 0.027、0.021、0.007,表明訓(xùn)練模型可以得到比較好的擬合效果。通過檢驗(yàn)樣本對(duì)模型擬合驗(yàn)證,3種分類結(jié)果如圖4~圖6所示。

    圖4 簇1訓(xùn)練及檢驗(yàn)結(jié)果

    圖5 簇2訓(xùn)練及檢驗(yàn)結(jié)果

    圖6 簇3訓(xùn)練及檢驗(yàn)結(jié)果

    為了檢驗(yàn)訓(xùn)練模型的泛化適用性,計(jì)算了檢驗(yàn)樣本預(yù)測(cè)值與真實(shí)值的絕對(duì)誤差,分別統(tǒng)計(jì)了絕對(duì)誤差小于0.2的占有率,得到關(guān)于檢驗(yàn)樣本絕對(duì)誤差的結(jié)果如下:440 nm波段AOT檢驗(yàn)樣本占90.50%;1 020 nm波段AOT檢驗(yàn)樣本占98.63%。絕對(duì)誤差結(jié)果如圖7所示,由結(jié)果可知本文的訓(xùn)練模型有著較好的泛化性和預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度。

    圖7 絕對(duì)誤差分布結(jié)果

    3 光伏電池板斜面輻射強(qiáng)度預(yù)測(cè)

    當(dāng)前對(duì)太陽輻射模型的研究較多,多為晴空條件下的輻照度模型,其中REST2模型相較于其他模型有更高的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度[13-14]。REST2模型是計(jì)算太陽輻射在 0.29~0.70 μm 波段與 0.70~4 μm 波段的直射強(qiáng)度和散射強(qiáng)度值的大氣輻射傳輸模型。

    本文利用REST2模型[15]計(jì)算到達(dá)地表的直射、散射輻射強(qiáng)度,再通過傾斜面直接輻射計(jì)算公式以及傾斜面輻射強(qiáng)度計(jì)算模型Koronakis模型和地面反射輻射經(jīng)典公式[16],得到最終的光伏板傾斜面的總輻射強(qiáng)度。

    3.1 傾斜面總的輻射強(qiáng)度計(jì)算

    傾斜面總輻射強(qiáng)度It由三部分組成:傾斜面直射輻射Ibt、傾斜面散射輻射Idt、地面反射幅射Ir。相關(guān)公式為

    式中:Z——太陽天頂角;

    Ibn——直射輻射強(qiáng)度;

    Ibh——水平面直射輻射強(qiáng)度;

    ρgi——波段i的地表反照率;

    Id——散射輻射強(qiáng)度;

    Ib——水平面總輻射強(qiáng)度。

    本文涉及的光伏板為正南方向放置,即方位角?=0,所以傾斜面太陽入射角可定義為

    式中:i——光照所在的不同波段;

    θi——傾斜面太陽入射角;

    θ——太陽入時(shí)角;

    φ——當(dāng)?shù)鼐暥龋?/p>

    β——光伏板傾斜角。

    3.2 模型準(zhǔn)確度檢驗(yàn)

    本文于2021年4月-5月在保定市華北電力大學(xué)一校區(qū)晴空條件下,利用TES-1333R型光度計(jì)對(duì)傾斜面的光輻射強(qiáng)度進(jìn)行數(shù)據(jù)收集,共5天數(shù)據(jù)。再通過當(dāng)?shù)乜諝赓|(zhì)量監(jiān)測(cè)站所測(cè)得的PM2.5濃度、PM10濃度和相對(duì)濕度數(shù)據(jù)進(jìn)行雙波段AOT預(yù)測(cè)。將預(yù)測(cè)的AOT數(shù)據(jù)、相對(duì)濕度數(shù)據(jù)輸入本文所用的REST2模型計(jì)算大氣太陽輻射強(qiáng)度,最后通過傾斜面輻射強(qiáng)度計(jì)算模型,求得傾斜面輻射強(qiáng)度數(shù)據(jù),將計(jì)算的傾斜面太陽輻射強(qiáng)度數(shù)據(jù)與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證,實(shí)測(cè)的傾斜面太陽輻射強(qiáng)度選取了11:00-16:00時(shí)間段,結(jié)果如圖8所示。

    圖8 傾斜面太陽輻射強(qiáng)度預(yù)測(cè)對(duì)比

    為了檢驗(yàn)?zāi)P偷目尚懦潭龋疚挠?jì)算了相對(duì)誤差,統(tǒng)計(jì)了相對(duì)誤差的分布情況,如圖9所示。

    圖9 傾斜面太陽輻射強(qiáng)度預(yù)測(cè)相對(duì)誤差分布

    由分析可以看出,相對(duì)誤差小于20%的數(shù)據(jù)占100%,說明本文模型有著較高的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度。

    4 光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)與驗(yàn)證

    4.1 光電轉(zhuǎn)換模型

    太陽輻射強(qiáng)度和光伏板的工作溫度是影響其發(fā)電功率的主要因素,當(dāng)忽略積灰影響時(shí),光伏電池發(fā)電模型[17]為:

    式中:PA——光伏板的輸出功率;

    η——光伏板的效率;

    A——光伏板的有效面積;

    S——光伏板接收的太陽輻射強(qiáng)度;

    TPV——光伏板的工作溫度;

    TSTC——標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試條件下的溫度。

    TPV可以根據(jù)太陽輻射強(qiáng)度S與環(huán)境溫度T估算[18]:

    其中ω為光伏板的溫度系數(shù)。

    4.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)及平臺(tái)搭建

    實(shí)驗(yàn)所用數(shù)據(jù)采集于2021年4月-5月,篩選出晴空天氣數(shù)據(jù),通過垂直于光伏板面的TES-133R光強(qiáng)計(jì)采集實(shí)際傾斜面太陽輻射強(qiáng)度值作為本文預(yù)測(cè)模型驗(yàn)證數(shù)據(jù),PM濃度、濕度、溫度等數(shù)據(jù)通過華北電力大學(xué)氣象數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)點(diǎn)發(fā)布網(wǎng)站獲取,通過搭建的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)獲取實(shí)際的光伏發(fā)電功率作為本文的預(yù)測(cè)模型驗(yàn)證數(shù)據(jù)。

    本文實(shí)驗(yàn)平臺(tái)由50 W的光伏電池板、MPPT控制器、上位機(jī)數(shù)據(jù)采集軟件等部分組成,50 W光伏電池板組成陣列如圖10所示,本文實(shí)驗(yàn)基于單個(gè)光伏板進(jìn)行驗(yàn)證,單個(gè)光伏板相關(guān)規(guī)格參數(shù)如表2所示。

    圖10 光伏陣列

    表2 50 W光伏電池板規(guī)格參數(shù)

    本文所用MPPT控制器涉及電壓傳感器、電流傳感器、BOOST電路和XS128微控制器,利用電導(dǎo)增量法實(shí)現(xiàn)光伏發(fā)電的最大功率跟蹤控制,如圖11所示。

    圖11 MPPT控制器

    4.3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

    在晴朗天氣下,保持光伏板面的清潔,于2021年4月17日、23日、28日以及5月1日、2日共5個(gè)測(cè)量日,采集實(shí)際光伏電池板發(fā)電功率。

    在華北電力大學(xué)氣象數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)點(diǎn)發(fā)布網(wǎng)站,收集逐時(shí)發(fā)布的5個(gè)測(cè)量日的PM濃度、溫度以及濕度數(shù)據(jù),選擇本文對(duì)應(yīng)的K-means-RBF組合算法對(duì)PM濃度、濕度進(jìn)行聚類分析,選擇對(duì)應(yīng)的RBF預(yù)測(cè)模型實(shí)現(xiàn)對(duì)AOT預(yù)測(cè),基于AOT的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù),利用雙波段大氣傳輸模型及傾斜面太陽輻射強(qiáng)度計(jì)算模型對(duì)太陽輻射強(qiáng)度進(jìn)行預(yù)測(cè),5個(gè)測(cè)量日的預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際PM濃度數(shù)據(jù)如圖12所示,將預(yù)測(cè)的太陽輻射強(qiáng)度以及獲取的溫度數(shù)據(jù)輸入到光電轉(zhuǎn)換模型來預(yù)測(cè)光伏發(fā)電功率,光伏功率預(yù)測(cè)結(jié)果如圖13所示,并計(jì)算了光伏功率預(yù)測(cè)的相對(duì)誤差,結(jié)果如圖14所示。

    圖12 太陽輻射強(qiáng)度預(yù)測(cè)結(jié)果

    圖13 光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)結(jié)果

    圖14 光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)相對(duì)誤差

    通過計(jì)算傾斜面太陽輻射強(qiáng)度預(yù)測(cè)的平均相對(duì)誤差為6.73%,每個(gè)測(cè)量日的16:00誤差偏大,本文分析主要由于此時(shí)的PM濃度以及濕度的變化浮動(dòng)較大,所建立的 AOT預(yù)測(cè)模型誤差偏大所致。綜合來看,本文的傾斜面太陽輻射強(qiáng)度預(yù)測(cè)有較高準(zhǔn)確度,結(jié)合PM濃度變化來看,5個(gè)測(cè)量日中4月23日PM濃度均值最大,太陽輻射強(qiáng)度均值最弱,每個(gè)測(cè)量日PM濃度與太陽輻射強(qiáng)度呈現(xiàn)明顯的負(fù)相關(guān)性。

    結(jié)果顯示,在PM濃度比較高的4月23日,太陽輻射強(qiáng)度顯著降低,光伏發(fā)電功率也明顯小于其他測(cè)量日,本文較好地實(shí)現(xiàn)了考慮太陽輻射強(qiáng)度受大氣顆粒物濃度影響的光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè),模型預(yù)測(cè)的平均相對(duì)誤差為6.07%,相對(duì)誤差小于10%的樣本占比達(dá)到85%,預(yù)測(cè)模型具有較高準(zhǔn)確度和泛化能力。

    5 結(jié)束語

    1)考慮大氣顆粒物濃度對(duì)太陽輻射強(qiáng)度的影響,建立基于PM濃度、濕度對(duì)AOT進(jìn)行預(yù)測(cè)的K-means-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,具有較高的泛化性和準(zhǔn)確度,再利用晴空下的太陽輻射傳輸理論以及傾斜面輻射強(qiáng)度計(jì)算模型對(duì)傾斜面太陽輻射強(qiáng)度進(jìn)行預(yù)測(cè),得到了準(zhǔn)確度較高的太陽輻射強(qiáng)度預(yù)測(cè)值,平均相對(duì)誤差為6.73%。

    2)基于模型預(yù)測(cè)的傾斜面太陽輻射強(qiáng)度、監(jiān)測(cè)站點(diǎn)獲取的氣溫對(duì)光伏發(fā)電功率進(jìn)行了預(yù)測(cè),預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度達(dá)到93.93%,預(yù)測(cè)模型具有較高準(zhǔn)確度且工程易于實(shí)現(xiàn)。

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