光伏发电功率波动性及其自动发电控制备用需求计算方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于光伏并网发电技术领域，尤其涉及一种基于自回归模型的光伏发电功 率波动性及其自动发电控制备用需求计算方法。
【背景技术】
[0002] 在当今传统化石能源短缺的现状和发展低碳经济的大背景下，太阳能光伏发电以 其清洁、可再生、蕴藏量极大的特点，成为发展前景最被看好的可再生能源产业之一。在当 今能源短缺的现状下，各国都加紧了发展光伏的步伐，日本提出了在2020年达到28GW的光 伏发电总量，欧洲光伏协会提出了"setfor2020"规划，规划在2020年让光伏发电做到商 业化竞争。在我国，截至2013年底，全国累计并网运行光伏发电装机容量1942万千瓦。预 计到2015年，我国的光伏电站装机容量将达到10GW。
[0003] 然而，太阳能光伏发电受太阳辐射强度、天气、环境温度等因素影响，其出力具有 很强的波动性，将对电网的安全和稳定运行带来不利的影响。研究太阳能光伏发电功率波 动特性并合理确定AGC(自动发电控制）备用容量，对促进间歇性新能源消纳，保证电网的 安全运行都有重要的意义。
【发明内容】
[0004] 为了精确分析光伏发电功率波动性，提高电网运行的安全性和稳定性，本发明提 出了一种基于自回归模型的光伏发电功率波动性及其自动发电控制备用需求计算方法，包 括：
[0005] 步骤1、通过采集气象数据来计算光伏面板的总辐照度；
[0006] 步骤2、根据光伏面板的总辐照度计算光伏发电功率；
[0007] 步骤3、根据气象数据分析得到不同时间尺度下光伏发电波动量的累积分布函 数；
[0008] 步骤4、分析光伏阵列不同位置的光伏发电波动量数据，获得不同时间尺度下和不 同空间尺度下光伏发电波动量的累积分布函数；
[0009] 步骤5、采用自回归模型对光伏发电功率序列进行频谱分析，找出序列中主要的周 期分量；
[0010] 步骤6、采用滚动平均法对关键时间尺度下的波动分量进行分离，得到与负荷幅值 采样和存储周期相对应的各个时刻的调节负荷分量；
[0011] 步骤7、采用概率密度分布函数，确定大规模光伏电站接入电网引起的自动发电控 制备用容量需求；
[0012] 步骤8、针对时间尺度为秒级的功率波动由一次调频来平衡，针对秒级以上时间尺 度的功率波动则通过调节机组出力进行调节。
[0013] 所述步骤1中光伏面板的总辐照度的计算公式为：
[0014] G=GbcosΘ+Gd (1+cosβ) /2+pGh (1-cosβ) /2
[0015] 式中：G表示光伏面板的总辐照度，单位W/m2;G 水平面上的总辐照度，单位W/ m2;Gb、Gd分别为直接辐照度和散射辐照度，单位W/m2;P为地面反射率，β为光伏面板的安 装倾角；其中，Gh= Gb cos Θz+Gd，θ、Θ2分别为太阳光入射到光伏面板和水平面的入射角。
[0016] 所述步骤2中光伏发电功率的计算公式为：
[0017]
[0018]
[0019]
[0020] 式中，P_、U_以及I_分别为光伏面板输出的最大功率点功率、最大功率点电压 和最大功率点电流，a、b、rs、v。。为计算定义的中间变量；U。。、Is。分别为在当前辐照度和工 作温度下的光伏面板的开路电压和短路电流。
[0021] 所述步骤6中滚动平均法通过对光伏出力曲线P上每一个数据的前、后一段数值 滚动求平均，由此获得一条平滑的光伏出力曲线匕，计算原始出力曲线P和得到的平滑的出 力曲线h的差值，即可得到相对时间尺度的波动分量，计算公式为：
[0022]
[0023] 式中，Pr为经过滚动平均法平滑出力后得到的时刻t的出力值；Pt为原始出力曲 线上时刻t的出力值；2M为作滚动平均的出力数据的个数，取决于滚动平均的时段长度。
[0024] 所述步骤7中概率密度分布函数为tlocation-scale分布函数。
[0025] 本发明的有益效果在于：使用气象数据进行仿真得到光伏阵列的出力，并利用光 伏阵列出力数据对不同时间尺度和不同空间尺度的光伏发电波动特性进行研究；提出使用 自回归模型对光伏发电出力数据进行频谱分析，得到光伏发电出力波动的关键时间尺度； 利用滚动平均法对关键时间尺度的分量进行分离，验证了采用t分布拟合其概率分布效果 良好，并计算得到示例的AGC容量需求，为定量分析光伏发电波动性提供了具体操作方法， 对促进间歇性新能源消纳，保证电网安全稳定运行的研究具有一定的参考意义。
【附图说明】
[0026] 图1为本发明提出的基于自回归模型的光伏发电功率波动性及其自动发电控制 备用需求计算方法流程图；
[0027] 图2为总辐照度曲线；
[0028] 图3为光伏发电功率曲线；
[0029] 图4为lmin及5min时间尺度下光伏发电波动量的累计分布函数；
[0030] 图5为不同天气条件的光伏阵列出力；
[0031] 图6为lmin及5min时间尺度下总辐照度、光伏发电波动量的累计分布函数；
[0032] 图7为lmin尺度下不同地点光伏发电波动量的累计分布函数；
[0033] 图8为5min尺度下不同地点光伏发电波动量的累计分布函数；
[0034] 图9为光伏出力的频谱分析；
[0035] 图10为光伏出力的5min波动分量；
[0036] 图11为5min波动分量的概率分布函数；
【具体实施方式】
[0037] 下面结合附图，对实施例作详细说明。
[0038] 本发明提出了一种基于自回归模型的光伏发电功率波动性及其自动发电控制备 用需求计算方法，如图1所示，包括：
[0039] 步骤1、通过采集气象数据来计算光伏面板的总辐照度；
[0040] 步骤2、根据光伏面板的总辐照度计算光伏发电功率；
[0041] 步骤3、根据气象数据分析得到不同时间尺度下光伏发电波动量的累积分布函 数；
[0042] 步骤4、分析光伏阵列不同位置的光伏发电波动量数据，获得不同时间尺度下和不 同空间尺度下光伏发电波动量的累积分布函数；
[0043] 步骤5、采用自回归模型对光伏发电功率序列进行频谱分析，找出序列中主要的周 期分量；
[0044] 步骤6、采用滚动平均法对时间尺度下的波动分量进行分离，得到与负荷幅值采样 和存储周期相对应的各个时刻的调节负荷分量；
[0045] 步骤7、采用概率密度分布函数，确定大规模光伏电站接入电网引起的自动发电控 制备用容量需求；
[0046] 步骤8、针对时间尺度为秒级的功率波动由一次调频来平衡，针对秒级以上时间尺 度的功率波动则通过调节机组出力进行调节。
[0047] 针对步骤1，本实施例利用美国亚利山那州0ASIS(来源于NREL实验室）分辨率为 lmin的实际气象数据，通过Rabl模型得到光伏阵列上每分钟的总辐照度大小，并依据光伏 阵列所接收的总辐照度和光伏阵列出力的关系，模拟得到光伏阵列的输出功率曲线。
[0048] 由气象数据得到光伏面板上的总辐照度G的公式如下：
[0049] G=GbcosΘ+Gd (1+cosβ) /2+pGh (1-cosβ) /2 (1)
[0050] 式中：G表示光伏面板的总辐照度（W/m2)仏为水平面上的总辐照度（W/m2) ;Gb、Gd 分别为直接辐照度和散射辐照度（W/m2) ;P为地面反射率（％ )，β为光伏面板的安装倾 角（° )。其中，参数Gb、Gd来自OASIS的气象数据库，Gh可以通过式⑵进行计算：
[0051] Gh=GbcosΘz+Gd (2)
[0052]θ、Θ为太阳光入射到光伏面板和水平面的入射角（° )，这两项参数和太阳与地 球的相对运动有关。
[0053] 针对步骤2,光伏阵列出力计算
[0054] 光伏面板的总辐照度可以由上述计算得到。假设光伏阵列中，所有光伏面板都工 作于最大功率点，根据得到的光伏面板的总辐照度G计算得到的光伏面板的最大功率P_ 的公式如下：
[0055]
[0056]
[0057]
[0058] 式中，P_、U_以及I_分别为光伏面板输出的最大功率点功率、最大功率点电压 和最大功率点电流，a、b、rs、v。。为计算定义的中间变量；U。。、Is。分别为当前辐照度和工作 温度下，光伏面板的开路电压和短路电流，该参数大小与G有关。a、b、rs、VcK、l^、IJ^K 项参数的具体计算方法参考Lorenz