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隨著“碳達(dá)峰”“碳中和”目標(biāo)的落實(shí)，光伏的裝機(jī)容量和占比會(huì)持續(xù)上漲。光伏電站包含集中式和分布式兩類(lèi)，其中分布式光伏的裝機(jī)容量占比逐年上升，發(fā)展迅速。分布式光伏往往安裝在行政單位、工商業(yè)和住宅屋頂?shù)容d體之上，與集中式光伏相比，其綠色環(huán)保、成本適宜、隨發(fā)隨用的特點(diǎn)得到更好體現(xiàn)，在自發(fā)自用的同時(shí)，還可以做到余電并網(wǎng)。

但由于分布式光伏安裝地點(diǎn)較為分散，裝機(jī)容量小，缺少氣象量測(cè)裝置，無(wú)法獲得當(dāng)?shù)氐妮椪斩鹊葰庀髷?shù)據(jù)，因此面臨無(wú)氣象數(shù)據(jù)的功率預(yù)測(cè)挑戰(zhàn)。精準(zhǔn)的超短期光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)對(duì)于光伏電站的優(yōu)化運(yùn)行、光伏電力系統(tǒng)的調(diào)度安排以及電網(wǎng)的安全穩(wěn)定與經(jīng)濟(jì)運(yùn)行發(fā)揮著重要作用。

隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，許多學(xué)者采用機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)方法對(duì)光伏出力進(jìn)行預(yù)測(cè)。影響光伏出力的主要因素是太陽(yáng)輻照度，對(duì)于集中式光伏，往往以歷史光伏功率和輻照度等氣象數(shù)據(jù)構(gòu)建輸入特征進(jìn)行預(yù)測(cè)。

但是，針對(duì)分布式光伏電站的功率預(yù)測(cè)方法與集中式不完全相同。由于分布式站點(diǎn)小而分散，往往沒(méi)有氣象測(cè)量裝置，因此部分站點(diǎn)采用數(shù)值天氣預(yù)報(bào)的結(jié)果，但數(shù)值天氣預(yù)報(bào)每12h更新一次的輻照度預(yù)測(cè)結(jié)果，與實(shí)地量測(cè)的誤差較大，無(wú)法有效支撐分布式光伏的超短期預(yù)測(cè)；還有部分分布式站點(diǎn)出于成本考慮沒(méi)有付費(fèi)購(gòu)買(mǎi)數(shù)值天氣預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)，因此分布式光伏的歷史序列往往缺失輻照度這一主要特征，造成預(yù)測(cè)精度的損失。

除上述方法外，有學(xué)者提出的超短期分布式功率預(yù)測(cè)方法考慮了站點(diǎn)間的空間相關(guān)性，但絕大多數(shù)分布式光伏電站周?chē)鸁o(wú)法找到具有氣象信息的相關(guān)光伏站點(diǎn)，該方法適用性還存在一些問(wèn)題。

研究太陽(yáng)輻照度的預(yù)測(cè)對(duì)于預(yù)測(cè)分布式光伏發(fā)電功率具有重要意義。衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的獲取依賴(lài)衛(wèi)星，覆蓋范圍大且有公開(kāi)數(shù)據(jù)集支持，適合于無(wú)輻照度測(cè)量值的分布式光伏站點(diǎn)。有關(guān)學(xué)者對(duì)此開(kāi)展了研究，但是所提方法只考慮了時(shí)間相關(guān)性而沒(méi)有考慮空間相關(guān)性，且均需要對(duì)圖像進(jìn)行處理，增加了算法復(fù)雜度，另外也沒(méi)有考慮衛(wèi)星數(shù)據(jù)的獲取延遲。

云層厚度及太陽(yáng)高度角是影響太陽(yáng)輻照度大小的主要因素，相近位置上的太陽(yáng)輻照度在相近的太陽(yáng)高度角和相近的云層厚度作用下，具有空間相關(guān)性。為提高無(wú)輻照度測(cè)量裝置的分布式站點(diǎn)的超短期功率預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度，中國(guó)科學(xué)院計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息中心、中國(guó)科學(xué)院大學(xué)、華東交通大學(xué)的研究人員應(yīng)用深度學(xué)習(xí)的方法，引入衛(wèi)星產(chǎn)品短波輻照（Short Wave Radiation, SWR）網(wǎng)格來(lái)彌補(bǔ)分布式站點(diǎn)無(wú)實(shí)測(cè)輻照度的不足，提出了基于衛(wèi)星遙感的超短期分布式光伏功率預(yù)測(cè)方法。

圖1 所提的光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)框架

圖2 所提的光伏功率預(yù)測(cè)流程

他們采用Res-UNet模型對(duì)SWR網(wǎng)格進(jìn)行時(shí)空預(yù)測(cè)，得到分布式站點(diǎn)的未來(lái)輻照度，然后在預(yù)測(cè)的輻照度基礎(chǔ)上使用LSTM模型進(jìn)行功率預(yù)測(cè)。SWR產(chǎn)品是在日本地球同步衛(wèi)星“葵花8”號(hào)（Himawari-8）探測(cè)的遙感數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上計(jì)算得到的，可近實(shí)時(shí)獲取。

Himawari-8每隔10min獲取一次數(shù)據(jù)，探測(cè)范圍為東經(jīng)80°~西經(jīng)160°，南緯60°~北緯60°，經(jīng)緯度步長(zhǎng)均為0.05°，對(duì)應(yīng)到地面上約為5km，探測(cè)的數(shù)據(jù)均為2401×2401的矩陣，SWR網(wǎng)格同樣是2401×2401的矩陣，對(duì)應(yīng)每個(gè)經(jīng)緯度位置上的太陽(yáng)輻照度。

研究人員指出，Res-UNet可以充分學(xué)習(xí)SWR網(wǎng)格的時(shí)空相關(guān)性，LSTM通過(guò)引入日編碼和時(shí)間編碼可以更好地學(xué)習(xí)輻照度的年周期性和日周期性。案例分析表明本方法相比以NWP輻照度為輸入的功率預(yù)測(cè)模型有著更高的精度。他們表示，未來(lái)將考慮結(jié)合衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)與地面觀測(cè)數(shù)據(jù)，進(jìn)一步提高輻照度預(yù)測(cè)精度，從而提升光伏功率預(yù)測(cè)精度。

本文編自2022年第7期《電工技術(shù)學(xué)報(bào)》，論文標(biāo)題為“基于衛(wèi)星遙感的超短期分布式光伏功率預(yù)測(cè)”。論文第一作者為劉曉艷，1996年生，碩士研究生，研究方向?yàn)槿斯ぶ悄堋⒐夥l(fā)電功率預(yù)測(cè)。通訊作者為王玨，1981年生，博士，副研究員，研究方向?yàn)槿斯ぶ悄芩惴ㄅc應(yīng)用軟件、高性能計(jì)算。本課題得到了中國(guó)科學(xué)院戰(zhàn)略性先導(dǎo)科技專(zhuān)項(xiàng)（A類(lèi)）資助項(xiàng)目的支持。