光伏發電出力預測技術研究綜述

楊加林

摘要：本文主要針對光伏發電出力預測技術的應用問題進行研究與分析。重點結合光伏發電系統的發展現狀以及預測技術發展情況，從短期預測與超短期預測等方面，對當前光伏發電出力預測技術內容進行研究與分析。在此基礎上，結合我國光伏產業發展趨勢，對我國光伏發展以及出力預測技術研究方向加以總結與歸納，以供參考。

關鍵詞：光伏發電;??短期預測;超短期預測;

根據當前發展情況來看，太陽能開發利用模式儼然成為全球能源升級與轉型的重要趨勢所在。其中，光伏發電已經邁入規模化發展進程當中，在應用效果方面呈現出較好的發展趨勢。根據不完全的調查顯示，截止到2017年底，全球范圍內的光伏發電裝機容量已經高達403.47GW，較去年同期相比，增長33.8%。其中，我國光伏發電裝機容量高達137.62GW，較去年同期相比，增長76.3%。可以說，光伏發電模式勢頭良好。然而，光伏發電出力過程容易受到多方面不確定因素的干擾，而表現出較強的間歇性特征，容易給電力系統運行過程造成阻礙影響。為及時解決這一問題，研究人員提出光伏發電出力預測技術措施，以期可以確保光伏發電出力效果。

1?光伏發電出力預測技術研究綜述

為及時規避傳統光伏發電出力預測技術存在的不良問題，研究人員在原有技術基礎上提出短期預測概念與超短期預測概念，具體應用情況如下：

1.1?光伏發電出力短期預測技術

目前，人工神經網絡在非結構性與非精確性規律方面，可以表現出較強的自適應功能，同時也可以表現出自主學習、優化計算等特性。根據當前應用情況，人工神經網絡可以用于自動控制、故障診斷以及光伏發電出力短期預測等方面，基本上可以為行業領域的動態發展提供保障。其中，對于光伏發電出力短期預測技術而言，通過結合人工神經網絡，通過利用歷史數據資源構建符合光伏發電出力特點的模型機制。其中，模型機制一般多具備雙輸出性特點，可以準確預測到光伏發電出力過程可能發生的問題[2]。

另一方面，按照事先假設方法，針對性地估算出光伏發電出力情況，并利用分布函數內容，實現逆運算過程。根據具體運算結果確定光伏發電出力區間及范圍內容。此外，按照建模預測方法進行建模，可以初步得出當前時刻發電出力情況，尤其是概率分布情況，進而實現概率預測過程。不難看出，概率預測方法可以針對下一時刻的光伏發電出力數值問題，進行合理概率預測。根據實際應用情況來看，基于人工神經網絡的的預測信息體系，基本上可以取得良好的預測效果，利于電力系統的日常運行質量與效率。同時，還利于電力系統運行風險評估工作的順利開展。

1.2?光伏發電出力超短期預測技術

光伏發電出力過程容易受到多方面不確定因素的干擾，而表現出較強的間歇性特征，容易給電力系統運行過程造成阻礙影響。為及時解決這一問題，研究人員提出光伏發電出力超短期預測技術措施。光伏發電出力超短期預測技術主要根據光伏發電統計建模措施，以及光伏發電出力預測影響因素，成功構建基于光伏發電的超短期預測模型[3]。重點根據模型優化算法規律及內容，實現電網調度管理部門的指令要求，確保光伏發電輸出功率達到預期?目標效果。根據實際作用效果來看，借助特定的算法內容對樣本數據進行反復訓練，得到預測條件與待預測量之間作用關系。同時，結合子序列預測值的疊加數值，獲得光伏發電出力最終的預測數值。

最主要的是，超短期預測模型結合數據融合特點，構建光伏分鐘級發電功率體系及相關預測模型，初步解決了云遮擋下光伏出力突變問題，確保預測技術結果得以滿足預期。需要注意的是，國內外對于超短期預測技術的研究工作正處于初步階段，研究方向多放在不同概率預測算法的應用方面，或者是如何利用多種方法實現光伏預測過程，在超短期預測模型研究方面還是存在一定不足。針對于此，建議研究人員可以按照超短期預測技術要求，重點針對下一時刻的光伏發電出力數值問題，進行合理預測。同時，科學、合理地構建全面、系統的預測信息體系，達到預期的預測效果，為電力系統的日常運行質量與效率提供合理保障。

2?光伏發電出力預測技術的發展方向及預測分析

2.1?發展方向

在國家相關政策的扶持下，我國光伏產業近年來始終保持良好的發展姿態。可以說，未來我國光伏市場將會呈現出穩步發展的局面，潛在的發展空間巨大。結合當前的發展情況來看，本人認為在未來的發展中，光伏發電出力預測技術將會著重從以下方面進行優化與改進：

一方面，分布式光伏發電和光伏+特色產業形式。分展性作為光伏發電的重要特征，促使未來光伏產業不斷朝向分散式、互聯式方向發展。為光伏發電出力預測技術帶來全新的發展契機與內在驅動力。另一方面，實現加速源-網-荷技術驅動發展目標。在提升光伏消納水平以及完善光伏市場機制方面存在一定的拓展性。

2.2?預測方向

在短期預測技術與超短期預測技術方面，會重點強化數據預處理環節，確保輸入數據的高效性與準確性。深入挖掘光伏發電出力特征及潛在優勢，針對數據內容實現分類預測功能。對于不確定性預測問題，可以根據超短期預測技術與短期預測技術的概率分布特征，強化出力預測精度。另外，根據不同天氣特征研究適合光伏發電出力預測特征的裝置軟件。

3結論

總而言之，關于光伏發電出力預測技術問題，本人建議在未來的研究工作中，研究人員應該重點加強對短期預測與超短期預測的研究力度，盡量縮小光伏發電出力落入區間范圍以及提高光伏發電出力概率分布準確程度。與此同時，在預測精度評價方面，盡可能地采取多種指標形式實現全面化、系統化評價標準。需要注意的是，光伏自身攜帶的間歇性特點與波動性特點往往會對預測水平產生不良影響。因此，在未來的研究工作當中，研究人員應該深入挖掘對光伏發電出力特征的作用影響，針對性地進行解決。

參考文獻：

[1]賴昌偉，黎靜華，陳博，黃玉金，韋善陽.?光伏發電出力預測技術研究綜述[J].?電工技術學報，2019，34（06）：1201-1217.

[2]陳湘如.?并網光伏電站運行特性分析及發電預測[D].東南大學，2015.

[3]張勃.?北京地區光伏系統發電功率預測的研究[D].燕山大學，2013.

（作者單位：克州新隆能源開發有限公司）