[发明专利]一种结合储能控制系统的新能源发电侧功率预测方法及系统

说明书

本发明公开一种结合储能系统的新能源发电侧功率预测方法及系统，方法为根据实时卫星云图、气象雷达以及地面成像对天空中云的信息进行观测，得到未来设定时间段光伏电站所在区域云的变化趋势；结合所述云的变化趋势和光伏电站发电模型分析出光伏电站的未来设定时间段的运行状态，通过比较光伏电站短期功率预测值和实时预测值，得到储能系统的期望出力；对储能系统建立储能模型，将光伏电站的收益、挽回弃电收益和减少考核收益作为目标函数，将所述储能模型作为约束条件，使目标函数得到最优解的储能充放电判定结果，即得到联合电站的发电侧功率；提高预测以及辐照度预报的精准程度，确保光伏电站超短期功率预测的可靠性。

技术领域

本发明属于新能源电站及储能技术领域，具体涉及一种结合储能控制系统的新能源发电侧功率预测方法及系统。

背景技术

研究并实现基于天气数据的可再生能源发电精确预测。研发并推广增强可再生能源并网能力的储能、多能源互补运行与控制、微电网、可再生能源热电联产等技术。发挥电力大数据和电力交易平台在促进可再生能源并网和消纳中的作用。实现电网和可再生能源电源之间的高度融合，促进可再生能源高效、大容量的分布式接入及消纳。

电储能本质上只有“充电/放电”两种操作，但是这两种操作在不同的场景下，具有不同的价值与价格。参与何种场景，如何参与，参与幅度是多少，目前以经验和人工分析为主，需要进行大量的经验知识关联，重复性“人脑劳动”较多，自动化和智能化程度相对较低，影响了新能源电站经济效益的提升，如果有一套电储能收益辅助决策系统的帮助，单个场站的收益将会持续提升。

储能电站与光伏电站联合并网，其主要功能包括挽回弃电、减少考核、增加发电量，所以储能的运行与功率预测需要相互配合；目前高精度光伏功率预测已经实现功率预测精度的大幅提升，利用实时卫星云图，对影响或即将影响预测目标电站区域的云的状态进行监测，结合邻近历史时刻卫星云图对云的运行轨迹及变化进行外推；利用数学模型对云的走势、变化进行计算，实现光伏功率预测准确预测。

但是预测具有一定不确定性，加入储能可以弥补不确定性，进一步提高功率预测精度；当预测第二天光照充足的时候，通过计算光伏电站限电的概率，当概率大于阈值时，储能需要在第二天限电前将电放出留出容量存入弃电；当预测第二天光照不足时，储能需要预留一定的电量用于优化出力曲线；当出现乌云遮挡光伏板导致预测偏高时，储能需要放电减少考核；而储能反过来也会影响功率预测的结果，功率预测需要将储能放电计划叠加到预测结果中避免储能造成功率预测精度降低。

对于发电效果受天气的影响较大的光伏电站来说，地区性质的阴晴天预报已无法满足以其功率预测的高时间分辨率需求。目前功率预测技术仍然主要以数值天气预报为基础，利用数值天气预报的结果，基于数学建模，实现气象-功率的转化。虽然普通的光伏电站占地面积可以达到数平方公里，但是对于数值天气预报来说，仍然是一个单点。

发明内容

为了解决现有技术中存在的问题，本发明提供一种结合储能系统的新能源发电侧功率预测方法，应用于区域内新能源储能电站，通过优化新能源场站的发电控制，辅助新能源场站进行决策。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案是：一种结合储能系统的新能源发电侧功率预测方法，过程如下：

根据实时卫星云图、气象雷达以及地面成像数据对天空中云的信息进行观测，结合邻近历史时刻卫星云图对云的运行轨迹及变化进行外推，对未来设定时间段内目标电站上云量进行推算，同时对数值天气预报结果进行订正释用，得到未来设定时间段光伏电站所在区域云的变化趋势；

对光伏电站历史数据线性拟合的方法获得光伏电站合理的功率区间，结合所述云的变化趋势和光伏电站发电模型分析出光伏电站的未来设定时间段的运行状态，通过比较光伏电站短期功率预测值和实时预测值，得到得光伏电站的预测发电功率和储能系统的期望出力；