【能源数字化产品】XNY Predict光伏功率预测系统

星能云团队⾃主研发的XNY Predict光伏功率预测系统融合了光伏预测领域国内外领先技术,依托精准的光伏电站物理模型和机器学习预测⽅法,综合国内外权威⽓象数据,实时采集辐照度和云量数据,进⾏预测模型的智能校正。系统的预测精度满⾜新型电力系统对光伏电站预测功率考核要求,以及电⽹安全性要求,确保电站业主发电效益最⼤化。

技术优势

XNY Predict光伏功率预测系统采⽤数值天⽓预报(NWP)模型、机器学习算法(ML)和多物理场(MPF)等技术相融合的预测⽅法,不同技术之间可相互组合,形成多样性预测策略。可根据实际情况,为项⽬选择最为匹配的策略,有效提升预报的准确性,避免市⾯上常规功率预测系统因算法单⼀,⽽导致在部分项⽬不适⽤或准确度差的情况。

光伏电站

01. 多种类集成⽓象数据源

多年来,星能云团队与中国⽓象局、欧洲中期天⽓预报中⼼(ECMWF)、美国国家海洋和大气管理局(NOAA)等国内外顶尖机构合作,获取了全球多种⾼精度的⽓象预测数据源。同时,结合光伏电站气象站实测数据,对多种⽓象数据源进⾏综合评⽐和误差分析,挑选最佳匹配⽓象数据源。

02. 地理数据信息重新勘探

对于复杂地形光伏电站,精准定位支架组件地理位置,确保最终预测结果真实有效。通过对不同项⽬现场在不同季节的地形地貌进⾏多次反复勘测,以获取准确的地表反射度参数,辅助进⾏精准预测。

03. 光伏支架-组件-组串-阵列-逆变器-汇流箱-场站模型

通过各类型光伏支架、组件、光伏阵列、逆变器和场站建模,调整效率、跟踪轴、朝向,光伏电站各种损失,气压温度影响等30余组物理参数,获得最佳的短期预测参数集合,实现未来7日出力的准确预测。

光伏发电系统

04. 机器学习算法修正

机器学习能够实现复杂的⾮线性模式识别,⾃动识别出天⽓预报及电量的预测数据,并找出它们与真实值之间的差异;对天⽓预报数据和光伏预测数据分别建模,实现误差修正,在各模型训练阶段,系统针对不同输⼊变量和不同参数设置的组合进⾏排列组合,获取最优模型,最⼤程度提升光伏功率预测结果的准确性。

05. 基于实时在线数据的超短期预测

系统还⽀持接⼊实时辐照度、温度、风速和SCADA功率数据,通过建模获取当前时刻和未来时刻状态的内在联系,进⼀步提升模型对于超短期预报的准确性。

光伏预测曲线

06. 经验功率曲线

借助光伏组件的运⾏的真实数据,利⽤机器学习算法进⾏模式识别,获取机组在不同温度、不同季节下运⾏的真实功率曲线,⽤于后续功率预测分析。与传统固定单⼀的效率曲线进⾏电量预测不同,经验效率曲线能够更好地反映机组的真实出⼒情况。

组件参数

功能特点

01. 光伏组串功率预测

与传统光伏功率预测系统不同,星能云光伏功率预测系统结合精准的光伏电站物理模型、⽓象数据降尺度计算以及⼈⼯智能⼤数据算法, 能够实现对电站内单组串功率的准确预测,进⽽实现对整个电站的功率预测,提升场级光伏功率预测的准确率。

02. 短期光伏功率预测

利⽤⽓象数据、地形特征数据以及辐照计数据等信息,根据光伏电站历史出力数据并结合光伏电站效率链模型,进⾏整个电站的功率预测;同时满⾜电⽹调度部⻔规定要求,上报0~24h光伏电站发电功率预测曲线,预测值时间分辨率为15min,预测精度达到85%以上。

03. 超短期功率预测

采⽤先进的⼤数据统计预测⽅法,通过对历史出力数据以及辐照计数据统计分析,预测出单台逆变器及整个光伏电站功率;同时,以每15min的频率,向电⼒系统调度部⻔滚动上报未来15min~4h的光伏电站发电功率预测曲线,预测值时间分辨率为15min,预测精度达到90%以上。

04. 中长期功率预测

通过对历史的光伏电站出力和数值气象预报进行统计分析,结合未来长周期的气候要素预测,可以预测光伏电站未来1个月-12个月的光伏电站发电量。

05. 区域功率预测

系统具有⾼度的数据可扩展性,能够以多种形式的数据传输⽅式接⼊其他系统的数据,并与其他系统进⾏数据集成,实现场级或区域级的能效管理。

功能模块

01. 多源数值气象管理

可接入不同来源的NWP数值气象预报,和本地气象站观测获得的气象数据,采用Ensemble模型进行辐照度、温湿度、风速预测。

辐照度预测

02. 组件参数设置

可设置光伏组件的朝向、跟踪形式、额定功率、温度系数、效率曲线等参数。

03. 逆变器参数设置

可设置光伏电站所用集中式、集散式、组串式逆变器效率曲线和参数。

逆变器效率

04. 接入方式设置

可设置交流接入、直流接入、交直流混合接入等各环节损失。

05. 发电量集成统计

可统计单个光伏电站或多个光伏电站日/近7日/30日/365日发电量,可对比多年历史发电量。

06. 极端气象预警

同步气象局信息,能够针对沙尘暴、冰雹、雷雨、洪水、地震等极端气象灾害作出预警。

案例介绍

吉林某100MW光伏电站⾃2021年10⽉接⼊星能云光伏功率预测系统以来,短期预测准确度已稳定保持在85%以上,超短期预测准确度稳定保持在90%以上,得到了⽤户的充分肯定。

XNY Predict 光伏功率预测系统也支持SaaS方式使用,无需本地部署,仅需录入光伏组件、逆变器参数即可获取准确预测,能够无缝升级现有系统。
平台网址:www.xnypredict.com


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