SQNY-9001 风光功率预测系统

一、风光功率预测系统的介绍

随着光伏发电站电网电源结构比重的增加，光伏功率预测系统变得非常重要，光伏功率预测越准，光伏并网给电网的安全运行带来的影响就越小，就能够有效的帮助电网调度部门做好各类电源的调度计划。光伏功率预测越准，电网就会减少光伏限电，由此大大提高了电网消纳阳光的能力，进而减少了由于限电给光伏业主带来的经济损失，增加了光伏电站投资回报率。

二、风光功率预测系统的特点

（1）高精度数值气象预报

风光功率预测系统以全球中尺度模式数值气象预报数据为基础，结合光伏电站微观选址及针对不同地域特点的参数化方案，经过大规模并行分布式计算机集群的模式计算优化后得到高精度的中小尺度数值天气预报，作为太阳能预报的基础。

（2）基于数据挖掘的数据净化

风光功率预测系统需要处理海量光伏数据，包括光伏电站 SCADA 数据、EMS 数据、NWP 数据等。然而由于光伏电站运营、入网、维护等原因并不是所有数据都是有效数据。为了建立精确的光伏电站模型，系统通过智能数据过滤算法，剔出垃圾数据，保留有效数据，为光伏电站建模的数据净化打下了基础。
（3）光电数据模式识别

不同的光伏电站具有完全不同的属性，例如装机规模、所处地理位置、电池板型号、气候条件、电网接纳条件等。因而开发不同的模型，使得系统能自适应的进行调整是光功率预测系统的一大优势。系统具备了基于标准接口的 Python 算法，可以根据现场需要随时将优化验证后的最新算法更新到电站预测服务器。

（5）自动化数据上传与报表

系统兼容各个省区不同预测主站的 E 文件规范标准及各种上传调度规约标准，同时支持常见EXCEL数据报表到处功能。用户能够对任意时间段的数据执行分析和报表生成的指令。

（6）光伏电站 AGC 模块

为了配合电网对光伏电站的负荷调度，系统能够针对特定的光伏电站开发自适应的光电负荷跟踪控制模块，根据太阳能资源的预报情况对光伏电站的逆变器实施智能监控，从而使实际负荷和预测负荷之间的误差最小，进而实现业主优先并网和电网优化调度的双方需要。

三、风光功率预测系统的组成部分

（1）硬件终端设施

风光伏预测系统的硬件网络拓扑图，主要包括了功率预测服务器、气象数据处理服务器、反向隔离器、交换机、防火墙和 PC 工作站等。

（2）全球中尺度模式气象预报

采用高精度的气象源，以国际先进的中尺度数值天气预报技术为基础，通过大量敏感性试验将数值预报模型本地化后，将更加适用于光伏电场的实际需求。模型在考虑大尺度天气背景信息的同时，又充分考虑到光伏电场地形地势、表面粗糙度、气候特征等影响光伏电场变化的因素，使得光功率预测结果更加稳定可靠。

（3）MOS 统计订正系统

采用统计回归技术，通过分析历史数值天气预报的结果，建立预测辐照度和实测辐照度之间的误差的统计特性模型，可以进一步减小预报偏差，使光功率预测结果更加准确。

（4）光伏发电功率预测算法模块

在光功率预测系统中，以高精度数值气象预报为基础，实时读取电气参数，神经网络不断对预测发电量值与实测发电量值进行比较、网络学习训练、误差修正，形成多种类型的预测样本，并不断进行优化。

（5）功率预测物理模型

根据光伏电站的太阳能电池组件参数，电站的电气参数等，能够在没有历史实发数据的情况下，直接通过预测辐照度数值计算出近似的光伏电站的发电功率。

四、风光功率预测系统的功能

（1）未来 72 小时短期预；

（2）未来 4 小时超短期预测；

（3）系统运行寿命≥20 年；

（4）系统预测合格率：>99%；

（5）系统在线时间：>99.99%。

五、获取风光功率预测系统专属方案与报价

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