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基于多元线性回归模型的并网光伏发电系统发电量预测研究

第28卷第2期2011年4月

现 代 电 力

M odern Electric Pow er

V o l 28 N o 2

Apr 2011

文章编号:1007 2322(2011)02 0043 06文献标识码:A中图分类号:T M615

基于多元线性回归模型的并网光伏发电系统

发电量预测研究

李光明,刘祖明,何京鸿,赵恒利,张树明

(云南师范大学太阳能研究所/教育部可再生能源材料先进技术与制备重点实验室;云南昆明650092)

Study on the Generator Forecasting of Grid connected PV Power System

Based on Multivariate Linear Regression Model

Li Guangm ing,Liu Zum ing,H e Jing ho ng,Zhao H engli,Zhang Shuming (Solar Energ y Research Inst itute of Y unnan N or mal U niv ersity;K ey L abor ator y of R enew able Ener gy

Advanced M ater ials and M anufacturing T echno log y,M inistry of Educatio n,K unming 650092,China)

摘 要:为了较为准确地对并网光伏发电系统的发电量做出预测,提高光伏并网后电网的安全性及稳定性。本文对硅太阳电池单一组件发电功率进行了理论计算,建立了一种以辐射量及组件温度为变量的多元线性回归光伏发电功率及发电量预测模型。设计了系统测试方案,采集了光伏系统在晴天I、多云II、阴转多云或晴转多云III3类天气下的运行数据,依据预测模型求解出3种不同天气类型下的预测回归方程,并把预测模型用于2kW并网光伏系统。预测结果表明,该预测方法简单、预测精度高,能解决系统的随机性问题,提高系统的稳定运行能力。

关键词:光伏系统;随机性;线性回归;预测模型;精确性Abstract:To accurately f orecast the generator of grid con nect ed PV pow er system and to improve its security and sta bility,the output power of a single component of silicon so lar cell is calculated in this paper.In addition,a multivariate linear regression f orecasting model is proposed w ith varia bles of radiation and temperature.A test scheme was de signed firstly,then operation data obtained f rom the PV sys t em in sunny day,cloudy day and the day f rom fine to cloud y or the day from overcast to cloudy is collected.Finally, the regression equations f or three kinds of w eather are solved based on forecasting model that is applied in2kW grid connected PV system.The forecasting results show that the forecasting method is not only simple and has high accu racy,but also suitable to solve stochastic problems to im prove the operation stability of PV system.

Key w ords:PV system;stochastic;linear regression;f ore cast model;accuracy

0 引 言

随着社会经济的快速发展,能源消耗剧增,化石能源日趋枯竭,加之与日俱增的化石燃料燃烧所造成的环境污染,给地球的生态平衡和人类的生存带来了严重的威胁,建设大型的光伏电站来满足人类对能源的需求是当前的发展趋势。由于光伏发电受太阳辐射强度、电池组件温度、天气、云层和一些随机因素的影响,系统运行过程是一个非平衡的随机过程,其发电量和输出电功率随机性强、波动大、不可控制,在天气突变时表现得尤为突出,这种发电方式在接入电网后必会对电网的安全和管理带来一系列的问题,所以能较为准确地对光伏系统的出力作出预测显得尤为重要。目前对光伏发电系统发电量的预测模型有神经网络模型、径向基函数模型、多层感知模型等几种[1-7]。此外,光伏系统还是一个部分信息明确、部分未知的典型灰色系统,基于灰色理论的预测模型在电力规划及负荷预测(包含光伏发电系统)方面有广泛的应用[8-10]。但这些模型都较为复杂,本文建立了一种较为简单的多元线性回归预测模型对并网光伏发电系统的发电量进行预测。

1 太阳电池单块组件发电功率理论计算

光伏发电是利用P N结的光伏效应将光能转化为电能的,其组件和系统在理想情况下的等效电路如图1所示。最大输出功率为

P m=U m I m=U oc I sc FF(1)式中:U oc、I sc、FF分别是电池的开路电压、短路电流、填充因子。对于硅太阳电池,在理想情况下,n=1,R s 0,R sh 。因此,开路电压、短