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    基于EC細(xì)網(wǎng)格與BP算法的輻照度預(yù)報(bào)及檢驗(yàn)

    2023-10-30 08:45:12張金滿趙增保楊琳晗武輝芹尹瑞
    廣東氣象 2023年5期
    關(guān)鍵詞:多云輻照度系統(tǒng)誤差

    張金滿,趙增保,楊琳晗,武輝芹,尹瑞

    (1.河北省氣象服務(wù)中心,河北石家莊 050021;2.國網(wǎng)河北省電力公司,河北石家莊 050021)

    隨著在全球變暖、減輕污染、能源結(jié)構(gòu)調(diào)整和緩解能源危機(jī)的大背景下,光伏發(fā)電已成為可再生能源發(fā)展的主要方向[1-2]。隨著光伏的大規(guī)模接入,光伏發(fā)電與生俱來的間歇性、不可控性,給電網(wǎng)計(jì)劃和調(diào)度增加了難度,電網(wǎng)運(yùn)行影響日益顯著[3-4]。因此,準(zhǔn)確的功率預(yù)測就顯得尤為重要,直接有助于減少棄光、合理安排檢修計(jì)劃,提高企業(yè)盈利,保障能源安全穩(wěn)定。

    光伏發(fā)電能力的大小受太陽輻射、環(huán)境溫度等多種因素影響,其中到達(dá)地面的太陽輻射是影響光伏功率的主要因素,相關(guān)性達(dá)到0.8以上[5-6]。有研究表明,更準(zhǔn)確的光伏數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品,可以提升10%左右的光伏發(fā)電功率預(yù)測精度[4]。目前,國內(nèi)外對輻照度相關(guān)研究進(jìn)展很多,國外如西班牙、日本、丹麥等已開展利用氣象要素進(jìn)行光伏發(fā)電的研究和應(yīng)用[7-8],國內(nèi)學(xué)者太陽輻照度預(yù)報(bào)方法主要有數(shù)值預(yù)報(bào)模式和統(tǒng)計(jì)外推,統(tǒng)計(jì)外推主要超短期預(yù)報(bào),太陽能短期預(yù)報(bào)需要依賴WRF、MM5等相關(guān)中尺度氣象模式[9-11]。早期的太陽輻射度預(yù)報(bào)主要是基于氣象實(shí)況數(shù)據(jù)的簡單線性統(tǒng)計(jì)預(yù)測模型,改進(jìn)后的自回歸滑動(dòng)平均模型法、馬爾可夫鏈等,受預(yù)測精度、預(yù)測時(shí)效的制約,難以滿足預(yù)測需求。而太陽輻照度是一種具有強(qiáng)周期性的變量,忽略數(shù)據(jù)間的聯(lián)系顯然會(huì)降低預(yù)測效果[1],因此,更多的非線性模型被用于太陽輻照度預(yù)測[12],其中人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[13-14]因其優(yōu)秀的學(xué)習(xí)能力及非線性建模等特點(diǎn)被廣泛應(yīng)用于太陽輻照度預(yù)測。

    近3年來,河北南網(wǎng)以光伏發(fā)電為主的新能源電源發(fā)展迅猛,年度新增規(guī)模均超過200萬kW。截至2020年11月底,河北南網(wǎng)光伏裝機(jī)規(guī)模突破1 000萬kW,占河北南網(wǎng)總裝機(jī)容量的21.5%,2020年最大出力達(dá)614萬kW,占當(dāng)時(shí)河北南網(wǎng)用電負(fù)荷的26.7%。預(yù)計(jì)“十四五”期間,河北南網(wǎng)新能源裝機(jī)總?cè)萘繉⑼黄? 500萬kW,超過火電裝機(jī)規(guī)模。因此,為促進(jìn)新能源健康有序發(fā)展,保障電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行,助力碳達(dá)峰、碳中和,研究如何利用預(yù)報(bào)趨勢較好的數(shù)值天氣預(yù)報(bào),基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢,建立精準(zhǔn)、可靠的輻照度預(yù)報(bào)模型就顯得尤為重要。

    1 研究區(qū)域及資料

    河北中南部是河北光伏發(fā)電產(chǎn)業(yè)的集中地區(qū),光伏電站往往位于復(fù)雜山區(qū),太陽輻射尤其是水平面總輻射輻照度的數(shù)值預(yù)報(bào)急需提升。作為采用四維同化資料的EC細(xì)網(wǎng)格預(yù)報(bào)在氣溫、降水、濕度、云量等預(yù)測方面都具備先進(jìn)性,是世界當(dāng)前最具參考價(jià)值的數(shù)值預(yù)報(bào)。

    研究資料包括:①來源于河北省氣象信息中心的易縣某光伏電站2019年12月1日—2020年12月8日逐15 min水平總輻射輻照度觀測資料及該光伏站周圍9個(gè)格點(diǎn)同期EC細(xì)網(wǎng)格預(yù)報(bào)資料,EC細(xì)網(wǎng)格數(shù)值預(yù)報(bào)來源于歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心(時(shí)間分辨率逐3 h,空間分辨率0.125°×0.125°),預(yù)報(bào)要素包括未來24~48 h的3 h累計(jì)降雨量、低云量、總云量和400、500、600、700、850、925、1 000 hPa濕度;②根據(jù)氣象季節(jié)劃分,為檢驗(yàn)預(yù)報(bào)在各季節(jié)適用情況,采用除2020年2、5、8、11月以外的資料作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集;③檢驗(yàn)數(shù)據(jù)集采用2020年2、5、8、11月資料;④觀測及預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)連續(xù)性較好,無缺測缺報(bào)現(xiàn)象。

    太陽輻射觀測站位于易縣西南裴山鎮(zhèn)太和莊自然村東北側(cè)裝機(jī)容量20 MW 的光伏場站內(nèi),東經(jīng)115.50°,北緯39.35°,海拔高度55.0 m,年總輻射量5 083 MJ/m2,太陽能資源屬于二類“資源很豐富”區(qū)域,測站周圍500 m無高大凸起物,觀測環(huán)境符合標(biāo)準(zhǔn)要求。太陽輻射觀測站儀器規(guī)格型號為DZZ6,觀測要素包括總輻射量、直射輻射量、散射輻射量、氣溫、相對濕度、風(fēng)向、風(fēng)速、氣壓和降水量等,其中總輻射傳感器(光熱)型號為CMP11、總輻射傳感器(光電)型號為LI-200,測量范圍為0~4 000 W/m2,分辨率為1 W/m2,準(zhǔn)確度±0.5%。

    2 模型和方法

    2.1 系統(tǒng)訂正

    光電產(chǎn)業(yè)中,以實(shí)況資料建模并以預(yù)報(bào)輻照度作為輸入來實(shí)現(xiàn)光伏功率預(yù)測,因此有必要首先降低輻照度預(yù)報(bào)的系統(tǒng)誤差。采用理論輻照度曲線作為標(biāo)準(zhǔn)曲線,與晴天實(shí)況之差作為系統(tǒng)誤差,考慮到不同時(shí)刻受太陽入射角、方位角等影響后系統(tǒng)誤差的差異性,以及如何剔除實(shí)況中晴天之外天氣現(xiàn)象,減少晴天數(shù)據(jù)的篩選工作,提出以下訂正方法:

    (1)計(jì)算逐 15 min 理論輻照度P(W/m2)[15]:

    其中,λ為日地距離訂正系數(shù);Esc為太陽常數(shù),一般取1 367 W/m2;δ為赤緯角(°);φ為緯度(°);τ為時(shí)角(°),其中正午時(shí)為0°;n為計(jì)算日在一年中序號;S0為時(shí)刻。

    (2)提取i時(shí)刻的理論輻照度P,實(shí)際輻照度O,參數(shù)ai,建立以下正回歸關(guān)系:

    (3)擬合值為Yi,j =ai×Pi,j,將i時(shí)刻的模型參數(shù)ai回代后,只保留O≥Y的點(diǎn),即保留大值散點(diǎn)O作為去除部分非晴天天氣后的實(shí)況。

    (4)利用剩余散點(diǎn)迭代更新式(1)回歸模型。

    (5)當(dāng)剩余點(diǎn)滿足Omax-Omin≤0.9(Omax-Omin)后停止。

    2.2 輻照度預(yù)報(bào)模型

    假設(shè)實(shí)際輻照度由式(6)得到:

    其中,a為式(5)中得到的系統(tǒng)訂正系數(shù)向量組,主要為系統(tǒng)影響部分;P為理論輻照度,O為實(shí)際輻照度;f為受云、雨、霧霾等天氣現(xiàn)象影響的主要變量,其范圍主要在[0,1]之間。

    影響太陽輻照度的天氣現(xiàn)象又與降雨量、低云量、總云量,400、500、600、700、850、925、1 000 hPa濕度等存在較強(qiáng)非線性關(guān)系。多層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),在每一隱含層中構(gòu)建多個(gè)(神經(jīng)元個(gè)數(shù))二分類,通過構(gòu)建多個(gè)隱含層實(shí)現(xiàn)原始數(shù)據(jù)的非線性關(guān)系轉(zhuǎn)變?yōu)楦呔S線性可分,正適用于構(gòu)建該預(yù)報(bào)訂正模型。

    輸入層設(shè)置為站點(diǎn)周圍9個(gè)格點(diǎn)EC細(xì)網(wǎng)格3 h累計(jì)降雨量、低云量、總云量、400、500、600、700、850、925、1 000 hPa濕度次日預(yù)報(bào),不同格點(diǎn)同一預(yù)報(bào)量作為不同變量,共計(jì)90個(gè)變量;輸出層為f。

    隱藏層設(shè)置4層,每個(gè)隱藏層的節(jié)點(diǎn)數(shù)參照n1=log2n公式,由于f基本在[0,1]之間,因此激活函數(shù)均采用Sigmod函數(shù),模型圖如圖1所示。

    圖1 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的太陽輻射預(yù)報(bào)流程模型

    3 結(jié)果與分析及檢驗(yàn)

    3.1 系統(tǒng)訂正分析

    針對不同時(shí)刻(時(shí)間頻次15min)觀測與理論值分別建立誤差訂正模型。圖2為11:45(北京時(shí),下同)系統(tǒng)誤差訂正回歸過程,可以看出訓(xùn)練樣本中11:45時(shí)刻不同日期觀測值在0~1 000 W/m2變化,不同季節(jié)的晴天值從450到1 000 W/m2變化,其中存在陰雨或雪天(實(shí)際輻照度<200 W/m2)、多云天(實(shí)際輻照度在200~400 W/m2)、異常值(接近0)等各種實(shí)際觀測值。

    圖2 11:45時(shí)刻的系統(tǒng)誤差訂正過程

    從該方法的迭代過程來看,11:45時(shí)刻第1次迭代利用所有觀測值得到的訂正方程(圖2,迭代1直線),受陰雨/雪、多云天氣資料影響而偏低;經(jīng)第2次迭代后(迭代2直線),訂正模型已受陰雨/雪、多云天氣資料影響明顯低于回歸1結(jié)果,對近晴天數(shù)據(jù)有一定的代表性;經(jīng)過4次迭代后得到的訂正模型(迭代4直線),基本剔除了所有非晴天天氣實(shí)況值,對晴天天氣具有較好的代表性,即4次迭代后回歸模型作為最終模型在11:45時(shí)刻已基本代表實(shí)況晴天輻照度與理論輻照度間的關(guān)系,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)了在該時(shí)刻的系統(tǒng)誤差訂正。

    從各季節(jié)幾個(gè)接近晴天的代表日檢驗(yàn)(圖3)來看,在冬(1月,圖3a)、春(4月,圖3b)、夏(7月,圖3c)、秋(11月,圖3d)晴天天氣下,不同季節(jié)太陽輻射強(qiáng)度相差很大,最大值分別接近950、1 000、600、500 W/m2。經(jīng)系統(tǒng)訂正后結(jié)果較理論值有明顯提升,與實(shí)際曲線較為接近,在全天近晴天天氣下,冬季最大誤差97.5 W/m2,平均絕對誤差21.8 W/m2;春季最大誤差65.9 W/m2,平均絕對誤差18.2W/m2;夏季最大誤差147.2W/m2,平均絕對誤差36.5 W/m2;秋季最大誤差107.4 W/m2,平均絕對誤差17.1 W/m2,整體看不同季節(jié)其平均絕對誤差不超過該季節(jié)最大輻照度的5%。訂正結(jié)果仍有一些誤差及光滑性不完全理想,是由于觀測資料限制,導(dǎo)致選出的晴天代表日是資料中最接近晴天的觀測,但從光滑性上看只是接近晴天,較實(shí)際晴天仍稍偏小。

    圖3 各季節(jié)輻照度代表日系統(tǒng)誤差訂正曲線

    3.2 輻照度預(yù)報(bào)及檢驗(yàn)

    利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),設(shè)置4個(gè)隱含層,神經(jīng)元個(gè)數(shù)設(shè)置為7,利用3.1節(jié)結(jié)果作為輸出層,EC逐3 h次日預(yù)報(bào)(24~48 h)通過分段線性內(nèi)插方法[16],得到逐15 min的EC各氣象要素預(yù)報(bào)作為輸入層,若EC缺報(bào)數(shù)據(jù)則按晴天處理,建立逐15 min輻照度的次日預(yù)報(bào)模型。

    對比不同季節(jié)檢驗(yàn)數(shù)據(jù)集(圖4)可以看出,對雨雪、陰、多云等天氣時(shí),大部分時(shí)段EC細(xì)網(wǎng)格預(yù)報(bào)都有較好的預(yù)測。

    圖4 2月(a)、5月(b)、8月(c)、11月(d)總輻照度預(yù)報(bào)與實(shí)況對比

    冬季,最優(yōu)預(yù)報(bào)效果出現(xiàn)在2月4、12日兩個(gè)晴天,在2月1、13、21、24—26日等多云天氣中,預(yù)報(bào)輻照度曲線都對該類天氣有一定反映,在2月14日的降雪天氣中,預(yù)測結(jié)果非常理想,日均誤差為24.950 W/m2,最大誤差不超過50 W/m2,2月27、29日2個(gè)明顯降雪或陰的天氣出現(xiàn)漏報(bào)。春季,最優(yōu)預(yù)報(bào)效果出現(xiàn)在5月1日晴天,在5月3、9、21、22、25、29日等多云天氣中,預(yù)測值相較于晴天值都有所下降,對多云天氣的變化都有一定參考性,5月7、15日的陰雨天氣,預(yù)測較為理想,其中7日的最大誤差不超過80 W/m2,15日大部分時(shí)段最大誤差不超過100 W/m2,中午個(gè)別觀測值接近750 W/m2,應(yīng)是云層移動(dòng)出現(xiàn)短暫的太陽直射天氣所致,8日預(yù)報(bào)為多云,出現(xiàn)漏報(bào)。夏季,多出現(xiàn)難預(yù)測的短時(shí)強(qiáng)降水天氣,其中8月1、5、6、12、16、17、19、31日基本均出現(xiàn)陰雨天,從預(yù)測結(jié)果看,大部分預(yù)測都有很好的參考性,預(yù)測輻照度值較晴天預(yù)測均有下調(diào),12、16日預(yù)測結(jié)果最為理想,其他幾個(gè)陰雨天預(yù)報(bào)天氣的強(qiáng)度不夠,預(yù)測結(jié)果偏大,1日預(yù)報(bào)為多云,出現(xiàn)漏報(bào)。秋季,最優(yōu)結(jié)果出現(xiàn)在11月11、14日,分別為晴天和降雨天氣,對11月16—19、21日的降雨天氣預(yù)報(bào)準(zhǔn)確,其中16—19日最大誤差不超過60 W/m2,21日略偏大,最大誤差不超過120W/m2。

    按照晴天、多云、陰雨(雪)3種天氣類型來檢驗(yàn)2、5、8和11月的預(yù)報(bào)效果,從誤差統(tǒng)計(jì)結(jié)果(表1)來看,晴天的預(yù)報(bào)效果最好,均方根誤差為69.9W/m2,陰雨(雪)和多云天氣相對差一些,分別為123.3、126.9W/m2。2月均方根誤差平均值為68.5 W/m2,各日在14.9~183.9 W/m2之間,晴天、多云和陰雨(雪)天氣的均方根誤差平均值分別為51.4、94.4和101.5 W/m2。5月均方根誤差平均值為125.2W/m2,各日在34.5~253.2W/m2之間,晴天、多云和陰雨(雪)天氣的均方根誤差平均值分別為94.3、162.7和156.6W/m2。8月均方根誤差平均值為119.5 W/m2,各日在62.3~258.0W/m2之間,晴天、多云和陰雨(雪)天氣的均方根誤差平均值分別為93.1、154和129.9 W/m2。11月均方根誤差平均值為53.7 W/m2,各日在16.7~138.9 W/m2之間,晴天、多云和陰雨(雪)天氣的均方根誤差平均值分別為53.7、84.7和41.3W/m2。

    表1 2、5、8、11月均方根誤差統(tǒng)計(jì)結(jié)果 W/m2

    4 結(jié)論

    針對光伏電站太陽水平面總輻照度的短期預(yù)報(bào)問題,提出了一種晴天時(shí)的系統(tǒng)誤差訂正方法,進(jìn)一步利用EC細(xì)網(wǎng)格未來24~48 h各氣象要素預(yù)報(bào)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,建立了一種不同天氣下光伏電站短期逐15 min輻照度預(yù)報(bào)的模型。

    1)不同季節(jié)晴天天氣時(shí),同一時(shí)刻太陽輻射強(qiáng)度相差很大,針對不同時(shí)刻觀測與理論值分別建立的系統(tǒng)誤差訂正模型結(jié)果與實(shí)際曲線均較為接近,不同季節(jié)其平均絕對誤差均不超過該季節(jié)最大輻照度的5%,該方法可有效自動(dòng)匹配晴天實(shí)況資料,降低人工數(shù)據(jù)篩選工作量,在光伏服務(wù)的實(shí)況數(shù)據(jù)集篩選、功率預(yù)測模型訓(xùn)練集異常數(shù)據(jù)剔除上都有很好的實(shí)用性。

    2)基于EC細(xì)網(wǎng)格的次日逐15 min輻照度預(yù)報(bào),在2、5、8、11月的檢驗(yàn)數(shù)據(jù)集中,對大部分陰雨、多云天氣都有所反映,預(yù)測天氣對輻照度的影響程度與實(shí)際情況有部分差異,均方根誤差分別為68.5、125.2、119.5、53.7 W/m2,對11月份的預(yù)報(bào)最為理想,具有一定的參考意義,可作為光伏數(shù)值預(yù)報(bào)的一種數(shù)據(jù)源。

    雖然EC細(xì)網(wǎng)格預(yù)報(bào)產(chǎn)品是目前氣象中參考性較好的數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品,但在個(gè)別天氣如2月29日、5月8日、8月1日的雨雪天氣,仍存在漏報(bào)情況,另外對晴天預(yù)報(bào)一般易出現(xiàn)偏低情況,同時(shí)也存在數(shù)值預(yù)報(bào)的常見問題,即對全天的整體趨勢預(yù)報(bào)有很好參考性,但對突變點(diǎn)的預(yù)報(bào)不夠精準(zhǔn)。后續(xù)工作可加入主觀訂正模型,對晴天天氣輻照度預(yù)測采用系統(tǒng)誤差訂正結(jié)果,可有效降低晴天預(yù)報(bào)偏低情況,對漏報(bào)或突變點(diǎn)預(yù)報(bào),還需增加其他數(shù)值預(yù)報(bào)源和觀測數(shù)據(jù)集來優(yōu)化預(yù)報(bào)結(jié)果,對霧霾等當(dāng)前氣象預(yù)報(bào)精度不理想的天氣,今后也需進(jìn)一步研究。

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