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編者按：對光伏電站的輸出功率進(jìn)行精細(xì)化預(yù)測，把光伏發(fā)電容量納入電網(wǎng)的調(diào)度計(jì)劃和實(shí)時(shí)調(diào)度運(yùn)行是保證電網(wǎng)穩(wěn)定經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的重要措施之一。

國外主要通過兩種方式來研究：一是以太陽能資源的預(yù)測為基礎(chǔ)，進(jìn)而預(yù)測光伏發(fā)電功率;二是利用天氣預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)直接對光伏電站的輸出功率進(jìn)行預(yù)測。

德國提出一種基于衛(wèi)星云圖預(yù)測地區(qū)太陽輻照強(qiáng)度的方法：首先建立地區(qū)的凈空輻照度模型，然后通過對連續(xù)多幀衛(wèi)星云圖的處理建立云團(tuán)運(yùn)動的矢量域方程，進(jìn)而預(yù)測未來的云指數(shù)，并對凈空輻照度進(jìn)行修正，最終得到地區(qū)的輻照度預(yù)測值，并在此基礎(chǔ)上利用模型預(yù)測光伏電站的發(fā)電功率，目前該方法對于單個光伏電站日前發(fā)電預(yù)測的相對均方根誤差為36%，而將德國所有光伏電站作為一個整體統(tǒng)計(jì)，其均方根誤差降低至13%。

日本開展了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏發(fā)電功率預(yù)測研究，通過不同類型的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行光伏發(fā)電功率的預(yù)測，并利用不同類型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)混合的方式進(jìn)行集合預(yù)報(bào)，該方法的日前功率預(yù)測的平均絕對誤差在22%左右。在國內(nèi)，主流的光伏發(fā)電功率預(yù)測方法主要分為統(tǒng)計(jì)方法和物理方法。

統(tǒng)計(jì)方法主要是通過對實(shí)測氣象數(shù)據(jù)、數(shù)值天氣預(yù)報(bào)以及光伏電站有功功率等歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，尋找其內(nèi)在的關(guān)系進(jìn)而建立光伏發(fā)電功率預(yù)測模型，如BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等;物理方法主要根據(jù)光伏電池板，逆變器等多種設(shè)備的特性，得到光伏電站發(fā)電功率與數(shù)值天氣預(yù)報(bào)的物理關(guān)系，進(jìn)而對光伏電站的發(fā)電功率進(jìn)行預(yù)測。一般來說，統(tǒng)計(jì)方法的預(yù)測誤差在9%~25%，物理方法的預(yù)測誤差在10%~30%。

原標(biāo)題：光伏消納的精細(xì)化光伏預(yù)測技術(shù)