一种光伏发电最大功率跟踪性能指数预测方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于光伏发电技术领域，特别涉及一种光伏发电最大功率跟踪性能指数预 测方法。
【背景技术】
[0002] 光伏发电系统及其中众多的太阳能电池组成了一个复杂的系统，如何根据太阳能 电池及光伏系统运行特点进行光伏发电最大功率跟踪，使每个光伏电池都能发挥出最大效 益，同时也使每个光伏系统都能最有效、最快速的利用太阳能辐照资源，是关系到光伏发电 系统效率和性能的关键问题，以往最大功率跟踪的特点是跟踪性能参数及其对最大功率 跟踪控制的修正作用，由光伏发电系统内各个光伏电池组件系统独立进行最大功率跟踪运 行，多个组件互相间的性能不能协调同步，不能有效利用日照资源，跟踪准确度和光伏资源 利用效率不高，因此，对光伏系统各组件最大功率跟踪运行性能参数及气象环境参数进行 实时监测，并根据监测对最大功率跟踪性能指数进行预测计算，根据计算结果实时地对最 大功率跟踪进行修正控制，能够有效避免各个光伏电池功率不平衡现象，显著提高光伏系 统可靠性与经济性。
[0003] 有鉴于此，本发明提供一种光伏发电最大功率跟踪性能指数预测方法，以满足实 际应用需要。
【发明内容】
[0004] 本发明的目的是：为克服现有技术的不足，本发明提供一种光伏发电最大功率跟 踪性能指数预测方法，从而获得光伏发电最大功率跟踪性能指数。
[0005] 本发明所采用的技术方案是：一种光伏发电最大功率跟踪性能指数预测方法，其 特征在于，包括如下步骤： 步骤1 :建立光伏发电最大功率跟踪性能指数演化系统的时间序列： 在固定时间间隔对光伏功率、日光辐照强度、风速进行测量，将历史测量最大值与光伏 功率的测量值之差除以光伏电池额定功率作为光伏发电最大功率跟踪性能指数，即： 贝1J，在一系列时亥_禽義，得到跟踪性能指数'日光辐照强度??、风速3的时间序列， 其中为力:自然数，
步骤2 :跟踪性能指数时间序列测量数据的非线性单纯体法处理： 步骤2.1建立优化目标函数：
式中踢为私个优化变量； 步骤2. 2 :构建光伏发电最大功率跟踪性能指数演化系统的Μ隹相空间： 设邱&是光伏发电最大功率跟踪性能指数演化系统相空间的个顶 点，辨是这些顶点的目标函数值，用滅来记录最大值的下标，则最大值为 纖;=辦丨:_)，用赵来记录最小值的下标，则最小值为;，:禪为除了最大值顶点 之外所有顶点的重心，
步骤3 :对顶点目标函数值进行反射运算：
式中;为新产生的顶点辦为反射系数，0〈 〈1，通过反射运算，实现了最大值顶点向 重心相反方向的运动； 步骤4 :根据相空间特征量进行光伏发电最大功率跟踪性能指数预测计算： 对目标函数为
进行求解，惩罚函数
约束函数.
：，则解得的_^值即为光伏发电最大功率跟踪性能指数 预测值。
[0006] 如上所述的光伏发电最大功率跟踪性能指数预测方法，其特征在于，步骤3中，贫 的取值大小，直接决定了反射距离的远近，针对多光伏区域电网电压稳定性裕度相空间，取 0. 61 0. 79,可以使得初始粒子广泛的分布在可行空间。
[0007] 如上所述的光伏发电最大功率跟踪性能指数预测方法，其特征在于，步骤3中， 若反射运算后，得到的新顶点目标函数值or介于和:?.之间，则用代替叫、..。
[0008] 本发明的有益效果是：本发明为光伏电网提供了一种光伏发电最大功率跟踪性能 指数预测方法，对光伏系统各组件最大功率跟踪运行性能参数及气象环境参数进行实时监 测，并根据监测参数对最大功率跟踪性能指数进行预测计算，根据计算结果实时地对最大 功率跟踪进行修正控制，能够有效避免各个光伏电池功率不平衡现象，显著提高光伏系统 可靠性与经济性。
[0009] 根据相空间特征量进行光伏发电最大功率跟踪性能指数预测计算中，将光伏发电 最大功率跟踪运行状态信息时间序列经过非线性单纯体法处理，使得各光伏电池间最大功 率跟踪水平平衡合理，充分体现了光伏发电经济性能和稳定特征。
【附图说明】
[0010] 图1为本发明实施例的目标函数迭代运算图。
【具体实施方式】
[0011] 为了更好地理解本发明，下面结合实施例进一步阐明本发明的内容，但本发明的 内容不仅仅局限于下面的实施例。本领域技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些 等价形式同样在本申请所列权利要求书限定范围之内。
[0012] 如图1所示，本发明实施例提供的一种光伏发电最大功率跟踪性能指数预测方 法，步骤如下： 步骤1 :建立光伏发电最大功率跟踪性能指数演化系统的时间序列： 在固定时间间隔对光伏功率、日光辐照强度、风速进行测量，将历史测量最大值与光伏 功率的测量值之差除以光伏电池额定功率作为光伏发电最大功率跟踪性能指数，即：
贝1J，在一系列时刻巧七…冷(教为自然数，.这…）得到跟踪性能指数、日光辐照强度点 、风速的时间序列：
[0013] 步骤2 :跟踪性能指数时间序列测量数据的非线性单纯体法处理： 步骤2.1建立优化目标函数：
式中为L个优化变量。
[0014] 步骤2. 2 :构建光伏发电最大功率跟踪性能指数演化系统的Μ隹相空间：
是光伏发电最大功率跟踪性能指数演化系统相空间的个顶点，
:是这些顶点的目标函数值。用教来记录最大值的下标，则最大值为
用残来记录最小值的下标，则最小值为
，盡为除了最大值顶点 之外所有顶点的重心，
[0015] 步骤3 :对顶点目标函数值进行反射运算：
式中为新产生的顶点；欢为反射系数，〇〈:#〈1。通过反射运算，实现了最大值顶点向 重心相反方向的运动。I的取值大小，直接决定了反射距离的远近，针对多光伏区域电网电 压稳定性裕度相空间，取0.61 gg 0.79,可使得初始粒子广泛的分布在可行空间。若反 射运算后，得到的新顶点目标函数值介于和之间，则用代替〇匕。
[0016] 在此实施例中，为使初始粒子广泛分布于可行空间内，取痒=0· 7236。
[0017] 根据相空间特征量进行光伏发电最大功率跟踪性能指数预测计算： 将光伏发电最大功率跟踪运行状态信息时间序列经过非线性单纯体法处理，使得各光 伏电池间最大功率跟踪水平平衡合理，充分体现了光伏发电经济性能和稳定特征， 对目标函数行求解，惩罚函数
，约 束函数
为目标函数的惩罚项， 为目标函数的约束项，对目标函数进行求解，解得的細值即为光伏发电最大功 率跟踪性能指数预测值。
[0018] 以上仅为本发明的实施例而已，并不用于限制本发明，因此，凡在本发明的精神和 原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的权利要求范围之内。
【主权项】
1. 一种光伏发电最大功率跟踪性能指数预测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1:建立光伏发电最大功率跟踪性能指数演化系统的时间序列： 在固定时间间隔对光伏功率、日光福照强度、风速进行测量，将历史测量最大值与光伏 功率的测量值之差除W光伏电池额定功率作为光伏发电最大功率跟踪性能指数，即： 贝1J，在一系列时亥帖成-為，得到跟踪性能指数:;!、日光福照强度地、风速这的时间序列， 其中为卑自然数，S=U;"'，(1) 步骤2 :跟踪性能指数时间序列测量数据的非线性单纯体法处理： 步骤2.1建立优化目标函数：(2) 式中巧=U....Jr;.j为&-;,个优化变量； 步骤2. 2 :构建光伏发电最大功率跟踪性能指数演化系统的隹相空间： 设.^与-^一巧，:.巧，是光伏发电最大功率跟踪性能指数演化系统相空间的;=一个顶 点，O町OF: -&VOf是运些顶点的目标函数值，用錢:来记录最大值的下标，则最大值为 啤,.=KSXgQf;),用巧来记录最小值的下标，则最小值为舜契产轉5錢琼，为除了最大值顶点 之外所有顶点的重屯、， 暴*篮錫麵 (3) :-诚 步骤3 :对顶点目标函数值进行反射运算： 4护=巧.4,故鲜护户也I壞;:（4 ) 式中泌为新产生的顶点骑为反射系数，〇<链<1，通过反射运算，实现了最大值顶点向 重屯、相反方向的运动； 步骤4 :根据相空间特征量进行光伏发电最大功率跟踪性能指数预测计算： 对目标函数为辦姆:：&與磅^鱗:!解游进行求解，惩罚函数，约束函数 ：，则解得的9錢^值即为光伏发电最大功率跟踪性能指 数预测值。2. 根据权利要求1所述的光伏发电最大功率跟踪性能指数预测方法，其特征在于，步 骤3中，忠的取值大小，直接决定了反射距离的远近，针对多光伏区域电网电压稳定性裕度 相空间，取0.61含淀兰0.79,可W使得初始粒子广泛的分布在可行空间。3. 根据权利要求1所述的光伏发电最大功率跟踪性能指数预测方法，其特征在于，步 骤3中，若反射运算后，得到的新顶点目标函数值OF'介于攀^,和吗,之间，则用OF'代替 內。I。
【专利摘要】本发明提供了一种光伏发电最大功率跟踪性能指数预测方法，通过建立光伏发电最大功率跟踪性能指数演化系统的时间序列，对时间序列测量数据进行非线性单纯体法处理，对顶点的目标函数值进行反射运算，进而进行光伏发电最大功率跟踪性能指数预测计算，得到光伏发电最大功率跟踪性能指数预测值。该方法能够根据监测参数对最大功率跟踪性能指数进行预测计算，根据计算结果实时地对最大功率跟踪进行修正控制，能够有效避免各个光伏电池功率不平衡现象，显著提高光伏系统可靠性与经济性。
【IPC分类】H02S40/30, G06Q50/06, G06Q10/04
【公开号】CN105375874
【申请号】CN201510721774
【发明人】杨立滨, 滕云, 张海宁, 李春来, 赵国新, 杨军, 卢芸
【申请人】国家电网公司, 国网青海省电力公司, 国网青海省电力公司电力科学研究院, 沈阳工业大学
【公开日】2016年3月2日
【申请日】2015年10月30日