旻投电力精准光功率预测:详解日食对光伏发电影响【山东、福建等地实测数据】
1.前言
北京时间2020年6月21日,中国西南和东南部分地区发生了几年来罕见的日环食现象,北方地区发生了日偏食,很多光伏电站都受到了影响。恰逢“夏至”与父亲节,人们争相观看天文奇观的同时,旻投的工程师们也正在紧锣密鼓地对所服务光伏电站的功率预测模型进行验证和分析。经过专业、严谨的天文测算和结合已有的数据经验,我们实现了对所管辖的几个吉瓦光伏电站的日食影响分析与数座受日食影响电站的发电功率精准预测。同时结合电网需求,实现了日食期间的区域性光伏电站功率的精准预测。以下是本文的主要内容。
2.本次日食的情况
(图片选自互联网)
本次日环食在我国境内的历程,从阿里地区初亏(北京时间约13:10)至台湾地区复圆(北京时间约17:30),全程历时近四个半小时。
旻投电力绘制日食轨迹
环食带自西向东贯穿西藏、四川,擦过重庆市江津区极东南端和綦江区极南端,自西北向东南斜贯贵州北部、湖南中部偏南、江西南部、福建南部。
3.日食对光伏电站的影响:以往案例
MC德国的工程师曾经就日食事件,配合德国电网做过相关的功率预测,协助电网度过危机。2015年3月20日德国发生日食现象。在45分钟内,光伏系统的输出功率由于辐照的变化从13吉瓦降至5吉瓦,并在随后的45分钟内又快速攀至20吉瓦,等同于8座核电站在最短时间内将所发电能馈入电网。
日食对德国光伏发电功率的影响
旻投技术人员预测:日食对各地光伏电站的影响
旻投数据研发工程师在第一时间对日食的影响轨迹,日食对发电的影响系数进行了计算和分析。尤其是晴天情况下,发生日食时,月球会遮挡太阳对地球表面的辐射,引起了当地光伏板接收到的太阳辐射量的突降,同时会引起所在地的温度变化。日食事件下的功率预测,需提前精确预知当地的日食发生时间,还需要考虑所在地的阴晴等天气状况,所以对光伏出力的预测也十分复杂。旻投工程师凭借专业的天文模型,电站发电功率模型以及多种历史相关数据,对日食时段的功率预测进行精确建模。
日食轨迹与相关电站地理位置分析
以上为旻投工程师对本次日食轨迹的追踪,可见国内多个地区均受影响。通过与中国气象局地面辐射计网观测数据的对比,对太阳水平总辐射(GHI)的衰减情况进行了模拟,我们得到了受影响地区的典型气象参数变化。以下列举了晴天状态下旻投预测的GHI与气象观测站的对比结果:
从上图可以看出,日食事件会在短时间内引起部分地区近100%的辐照衰减,衰减程度根据所处地理位置不同而异。
针对光伏电站,不考虑日食影响的功率预测模型与加入日食分析后的模型,其预测准确率上存在较大差异,如下图所示,绿色曲线为无日食分析的功率预测,蓝色曲线为加入日食分析后的功率预测。该电站所在地的日食从13点15分到16点,持续近3个小时,中午时段最大功率点从13MW降低至5MW,下降61%。考虑日食的功率预测模型可以准确地给出太阳辐射衰减导致的功率骤降,与实际功率的变化非常一致,从而避免了两个细则的考核。根据此案例计算,考核分数可降低80%-90%。
从日食对单个电站发电的影响,可以推断区域光伏电站对电网的冲击会更加明显。
据测算,下一次较大的日环食事件可能会发生在12年后。由这个例子可以看出,特殊天文事件发生概率较少,但是一旦发生就会造成严重的考核。另外,沙尘、暴雨、雾霾、大雪和冰雹等灾害性天气也会造成严重的考核。针对个别区域不同极端天气的累加,会对电站考核和电网运行造成比较大的影响。曾经有光伏电站因为大雪单次考核达700分(70万元)之多!
旻投电力功率预测模型,经过几十年算法优化与数据沉淀,建立了区域性极端和灾害性天气的数据特征库分析,同时也强化了多云、雨雪天气等天气下的精细化建模。每一个电站均是定制化的解决方案,协助业主降低考核,服务电网进行区域电力调配工作。
旻投电力介绍
旻投(上海)数据科技有限公司为旻投电力全资子公司 ,致力于引入一流国内外成熟高科技,建立高精尖专家团队提供世界一流的产品与服务,我们应用人工智能算法、大数据处理技术、气象超算技术与边缘计算技术自主研发全球范围内适应不同地区情况的智能气象传感器,功率预测系统、AGC/AVC控制系统、负荷预测系统,气象数据系统与新能源大数据中台。 旻投(上海)数据科技有限公司全面布局新能源与电力领域,向电站业主、开发商、运维商、电力公司以及售电公司提供专业的物联解决方案、权威的数据支持、定制化软件开发与专业的新能源电站技术升级改造服务,促进产业智能化与信息化升级。
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旻投电力精准光功率预测
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