一种区域地表辐照度分布预测方法
【专利摘要】本发明涉及一种区域地表辐照度分布预测方法，用于确定未来1小时内分钟级地表辐照度区域分布预测；所述方法包括以下步骤：局地云底局度的确定；地基z?图图像处理；区域地表fe照度分布预测。本发明提出了利用地面常规气象观测数据计算云底高度，结合地基云图数据，实现局地范围内地表辐射及光伏功率预测，摆脱了传统方法对Z?底局度观测的依赖性，提局了在无ZJlW]仪条件下云团位置和大小的计算准确性，以及光伏电站光伏电站水平面总辐照度预测准确度。
【专利说明】一种区域地表辐照度分布预测方法
【技术领域】：
[0001] 本发明涉及一种区域地表辐照度分布预测方法，更具体涉及一种结合云底高度计 算和地基云图处理的区域地表辐照度分布预测方法。
【背景技术】：
[0002] 随着大规模光伏发电并网容量的迅速增加，光伏发电的随机性和波动性对电力系 统的安全运行、调度和控制造成日益严重的影响。为减少光伏不确定性对电网带来的危害， 提高太阳能的利用效率，首先需要对光伏发电功率进行准确地预测。
[0003] 光伏功率预测的一个前提条件是准确的地表辐照度预测，而目前主流的地表辐照 度预测主要采用两种方法，一种是基于统计和机器学习算法的预测方法，另一种是基于天 气预报的预测方法。这两种方法在晴天条件下都能较准确的预报地表辐照度，但在多云、阴 雨天气下，由于无法得到局地天空云团分布信息和运动趋势，因此不能准确预测出由于云 的遮挡效应导致的地表辐照度和光伏功率突变。
[0004] 为了克服以上预测方法的缺陷，近年来学术界提出了基于地基云图的地表辐射和 光伏功率预测方法。该方法根据实时拍摄的地基云图图像进行云团识别和运动趋势预测， 可准确预测云团对地表辐射的衰减。但是，现有算法对云底高度信息的获取依赖于云高仪 的观测。在没有云高仪观测数据的情况下，现有算法无法获得实时云底高度信息，只能利用 统计平均值或者经验值来替代，造成云团大小计算不准确，无法准确得到云团阴影在地面 的大小和位置等信息。故提出一种区域地表辐照度分布预测方法克服上述问题。
【发明内容】
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[0005] 本发明的目的是提供一种区域地表辐照度分布预测方法，该方法摆脱了传统方法 对云底高度观测的依赖性，提高了在无云高仪条件下云团位置和大小的计算准确性，以及 光伏电站光伏电站水平面总辐照度预测准确度。
[0006] 为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：一种区域地表辐照度分布预测方法， 该方法用于确定未来1小时内分钟级地表辐照度区域分布预测；所述方法包括以下步骤：
[0007] (1)局地云底高度的确定；
[0008] (2)地基云图图像处理；
[0009] (3)区域地表辐照度分布预测。
[0010] 本发明提供的一种区域地表辐照度分布预测方法，其特征在于：所述步骤（1)的 确定包括以下步骤：
[0011] (1-1)获取光伏电站实时气象观测数据；
[0012] (1-2)确定未来1小时内地面气温、相对湿度和地面气压的平均值；
[0013] (1-3)确定气团位温和在近地面的比湿；
[0014] (1-4)确定抬升凝结高度的气温、饱和水汽压和饱和比湿；
[0015] (1-5)抬升凝结高度的气压；
[0016] (1-6)确定抬升凝结高度值。
[0017] 本发明提供的一种区域地表辐照度分布预测方法，所述步骤（1-1)中的数据包括 地面气温T、地面相对湿度RH、地面气压P ;剔除其中的缺测数据、不合理数据记录；所述数 据合理范围定义为：地面气温范围-55°C?50°C，相对湿度范围0%?100%，地面气压范围 600hPa ?1050hPa。
[0018] 本发明提供的另一优选的一种区域地表辐照度分布预测方法，所述步骤（1-2)中 的地面气温、相对湿度和地面气压的平均值通过下式（1)一（3)确定：
【权利要求】
1. 一种区域地表辐照度分布预测方法，该方法用于确定未来1小时内分钟级地表辐照 度区域分布预测；其特征在于：所述方法包括以下步骤： (1) 局地云底高度的确定； (2) 地基云图图像处理； (3) 区域地表辐照度分布预测。
2. 如权利要求1所述的一种区域地表辐照度分布预测方法，其特征在于：所述步骤（1) 的确定包括以下步骤： (1-1)获取光伏电站实时气象观测数据； (1-2)确定未来1小时内地面气温、相对湿度和地面气压的平均值； (1-3)确定气团位温和在近地面的比湿； (1-4)确定抬升凝结高度的气温、饱和水汽压和饱和比湿； (1-5)抬升凝结高度的气压； (1-6)确定抬升凝结高度值。
3. 如权利要求2所述的一种区域地表辐照度分布预测方法，其特征在于：所述步骤 (1-1)中的数据包括地面气温T、地面相对湿度RH、地面气压P ;剔除其中的缺测数据、不合 理数据记录；所述数据合理范围定义为：地面气温范围-55°C?50°C，相对湿度范围0%? 100%，地面气压范围600他&?1050诎&。
4. 如权利要求2所述的一种区域地表辐照度分布预测方法，其特征在于：所述步骤 (1-2)中的地面气温、相对湿度和地面气压的平均值通过下式（1)一（3)确定：
(1) (2) ⑴ 其中，TS、RHS、PS分别表示未来1小时内的地面气温、相对湿度和地面气压的平均值，1\、 RHp Pi为未来1小时内第i个有效观测地面气温、相对湿度、地面气压值，N为未来1小时 内有效气象观测样本个数； 所述步骤（1-3)中的气团位温通过下式（6)确定：
(4) 所述在近地面的比湿通过下式（5)和（6)确定：
(5)
(6) 其中，es为近地面水汽压强，qs为在近地面的比湿。
5. 如权利要求4所述的一种区域地表辐照度分布预测方法，其特征在于：所述步骤 (1-4)中的饱和比湿通过下式（7)确定：
(7) 所述饱和水汽压通过下式（8)确定：
C8) 所述抬升凝结高度的气温通过下式（9)确定：
(9) 其中，为所述步骤α-5)中抬升凝结高度的气压并根据查算表，由地面观测到的位 温和比湿得到； 所述查算表通过比湿qs关于位温和的函数表达式（10)确定； qs = F (9. pLCl) do) 对Θ按照0. Γ间隔和按照〇. lhPa间隔建立查算表，计算对应qs，再利用计算得 到的1和Θ，内插得到关于1\&的查算表，如下式（11):
6. 如权利要求5所述的一种区域地表辐照度分布预测方法，其特征在于：所述步骤 (1-6)中的确定抬升凝结高度值通过下式（11)确定：
(11) 其中，R为空气气体常数。
7. 如权利要求1所述的一种区域地表辐照度分布预测方法，其特征在于：所述步骤（2) 的处理过程包括以下步骤： (2-1)确定地基云图天顶点的坐标； (2-2)对天空外围图像进行过滤； (2-3)遮挡信息复原。
8. 如权利要求1所述的一种区域地表辐照度分布预测方法，其特征在于：所述步骤 (2-1)中的坐标通过下式（12)确定：
(12) 其中，在地基云图图像上作出天空圆盘区域上、下、左、右边界的横向、纵向切线，得到 圆盘区域在X、Y方向上的边界坐标分别为χρ x2, yp y2; 所述步骤（2-2)中的过滤过程为：以云图天顶点为圆心作圆，以需要剔除的物体的最 大半径作为半径，记为Rmax，将距离天顶点大于Rmax的像素点RGB颜色赋值为[0, 0, 0]，进行 过滤。
9. 如权利要求1所述的一种区域地表辐照度分布预测方法，其特征在于：所述步骤 (2-3)遮挡信息复原采用线性插值的方式进行； 所述线性插值的方式为：首先对图像中的直线型物体进行边缘识别，并确定物体长边 的中心线；分别对垂直于中心线的遮挡物体两侧边缘5个像素值求平均，记为Ai和A2 ;SAX 为4和A2中间的某一点像素值，则有：
(13) 其中，h和12分别为Ax到&和A2的距离。
10. 如权利要求1所述的一种区域地表辐照度分布预测方法，其特征在于：所述步骤 (1-3)中的预测过程包括以下步骤： (3-1)地基云图分类型云团的识别； (3-2)云团地面阴影坐标的确定； (3-3)云辐射衰减系数的率定； (3-4)云团阴影运动的预测； (3-5)区域地表水平面辐照度分布预测。
11. 如权利要求10所述的一种区域地表辐照度分布预测方法，其特征在于：所述步骤 (3-1)中的识别过程为： 对云图图像中的各像素点，计算其归一化红蓝比值R :
(14) 其中，b为像素蓝色通道亮度值；r为像素红色通道亮度值； 对透光云和不透光云分别设定红蓝比阈值11_和nthin，即对天空的像素类型进行识 别：
(15) 所述步骤（3-2)中坐标的确定过程为： 设云团中任一点P的天顶角为α，方位角为Y，则该点在以成像仪为原点的局地直角 坐标系中的坐标（Χ(ι，％)为：
(1( 得到垂直投影坐标后，根据该时刻的太阳天顶角Θ和方位角Φ，计算该点在地面的阴 影坐标（Xs，ys)为：
(17) 其中，Η为利用经云团分类识别后的地基云图图像和局地云底高度。
12. 如权利要求11所述的一种区域地表辐照度分布预测方法，其特征在于：所述步骤 (3-3)中的系数的率定过程为： 根据地面总辐射计历史记录、对应时段、对应地点的云团遮挡状态和云团类型，统计得 到不同类型云团对水平面总辐照度的衰减系数； 通过下式（18)确定该时段对应总辐射观测时刻的晴空总辐照度: I clear - Cll T0A+C2 It〇A+C3 (丄8) 其中，I?为大气层顶切平面太阳辐射度，Ci、C2、c3为统计拟合参数，通过晴天条件下地 表总辐照度和对应的Ιτω进行多项式拟合得到； 按照遮挡状态对地面总辐照度观测记录和晴空总辐照度进行筛选，通过下式（19)确 定各时刻的透光云和不透光云辐照度衰减系数：
(19) 对以上各时刻结果求平均，得到平均辐照度衰减系数：
(20) 其中，IMal为区域地表水平面辐照度分布预测，i为第i个有效数据，Κ为透光云遮挡 的有效样本个数，N2为不透光遮挡的有效样本个数。
13. 如权利要求12所述的一种区域地表辐照度分布预测方法，其特征在于：所述步骤 (3-4)中的云团阴影运动的预测过程为； 根据相邻两张地基云图的云团阴影位置变化，计算得到t时刻云团阴影的运动速度：
C21) 利用t时刻云团阴影速度线性外推，得到t+Ι时刻的云团阴影位置为：
(22) 其中，At为相邻两张云图拍摄时刻的时间差； 所述步骤（3-5)中的区域地表水平面辐照度分布预测过程为： 根据晴天条件下地面辐照度、透光云总辐射衰减系数dthiI^P不透光云总辐射衰减 率，结合云团阴影位置预测，得到区域地表水平面辐照度分布预测：
(23)。
【文档编号】G06Q10/04GK104217259SQ201410475672
【公开日】2014年12月17日 申请日期:2014年9月17日 优先权日:2014年9月17日
【发明者】丁宇宇, 周海, 陈志宝, 丁杰, 崔方, 朱想, 程序, 王知嘉, 曹潇, 谭志萍, 于炳霞, 周强, 丁煌 申请人:国家电网公司, 中国电力科学研究院, 国网甘肃省电力公司