(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112507561 A(43)申请公布日 2021.03.16
(21)申请号 202011479692.4(22)申请日 2020.12.15
(71)申请人 国网湖南省电力有限公司
地址 410000 湖南省长沙市天心区新韶东
路398号
申请人 国网湖南省电力有限公司防灾减灾
中心
国家电网有限公司(72)发明人 怀晓伟 杨莉 李丽 简洲 (74)专利代理机构 长沙朕扬知识产权代理事务
所(普通合伙) 43213
代理人 邓宇(51)Int.Cl.
G06F 30/20(2020.01)G06Q 10/04(2012.01)
权利要求书1页 说明书4页 附图1页
G06Q 50/06(2012.01)G06F 119/06(2020.01)G06F 119/12(2020.01)
CN 112507561 A(54)发明名称
基于云计算的集中式光功率预测方法及系统
(57)摘要
公开一种本发明涉及新能源调控技术领域，
基于云计算的集中式光功率预测方法及系统，以提高新能源调控的有效性、统筹性和精准度。方法包括：云端服务器查找对应光伏电站的未来T1内的光辐照度预测数据和云层遮挡太阳辐射强度的突变预测值，并将T1内的光辐照度预测数据、云层遮挡太阳辐射强度的突变预测值和过去T2内实况的光辐照度数据、云层遮挡所产生的实况突变率数据和光伏电站出力数据输入光功率预测模型中，得到光伏电站T1时间内光功率预测数据并将其发送到场站端服务器；场站端服务器再将其转发至调度端服务器；调度端服务器根据接收的光伏电站T1时间内光功率预测数据对光伏电站进行并网调控。
CN 112507561 A
权 利 要 求 书
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1.一种基于云计算的集中式光功率预测方法，其特征在于，包括：
场站端服务器向云端服务器传送所配对光伏电站过去一段时间T2内实况的光辐照度数据、云层遮挡所产生实况的突变率数据和光伏电站出力数据；
所述云端服务器查找对应所述光伏电站的未来一段时间T1内的光辐照度预测数据和云层遮挡太阳辐射强度的突变预测值，并将T1内的光辐照度预测数据、云层遮挡太阳辐射强度的突变预测值和T2内实况的光辐照度数据、云层遮挡所产生的实况突变率数据和光伏电站出力数据输入光功率预测模型中，得到所述光伏电站T1时间内光功率预测数据，并将所述光伏电站T1时间内光功率预测数据发送到所述场站端服务器；
所述场站端服务器向调度端服务器发送供调度数据，所述供调度数据包括所述光伏电站T1时间内光功率预测数据；
所述调度端服务器根据接收的所述光伏电站T1时间内光功率预测数据对所述光伏电站进行并网调控。
还包括：2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
对所述云端服务器所管辖的各光伏电站分别配置唯一的身份标识，并将所述身份标识与所述光伏电站参数建立映射存储在与所述云端服务器关联的数据库服务器中。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，还包括：
在所述云端服务器中构建光辐照度预测模型以分别预测各所述光伏电站的未来一段时间T1内的光辐照度预测数据。
4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述云层遮挡太阳辐射强度的突变预测值根据历史云层观测的云层遮挡所产生实况的突变率数据拟合得到。
5.一种基于云计算的集中式光功率预测系统，其特征在于，包括：场站端服务器，用于向云端服务器传送所配对光伏电站过去一段时间T2内实况的光辐照度数据、云层遮挡所产生实况的突变率数据和光伏电站出力数据；
所述云端服务器，用于查找对应所述光伏电站的未来一段时间T1内的光辐照度预测数据和云层遮挡太阳辐射强度的突变预测值，并将T1内的光辐照度预测数据、云层遮挡太阳辐射强度的突变预测值和T2内实况的光辐照度数据、云层遮挡所产生的实况突变率数据和光伏电站出力数据输入光功率预测模型中，得到所述光伏电站T1时间内光功率预测数据，并将所述光伏电站T1时间内光功率预测数据发送到所述场站端服务器；
所述场站端服务器，还用于向调度端服务器发送供调度数据，所述供调度数据包括所述光伏电站T1时间内光功率预测数据；
所述调度端服务器，用于根据接收的所述光伏电站T1时间内光功率预测数据对所述光伏电站进行并网调控。
6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，与所述云端服务器关联的数据库服务器，用于对所述云端服务器所管辖的各光伏电站分别配置唯一的身份标识，并将所述身份标识与所述光伏电站参数建立映射进行配对存储。
7.根据权利要求5或6所述的系统，其特征在于，所述云端服务器，还用于构建光辐照度预测模型以分别预测各所述光伏电站的未来一段时间T1内的光辐照度预测数据。
8.根据权利要求5或6所述的系统，其特征在于，所述云层遮挡太阳辐射强度的突变预测值根据历史云层观测的云层遮挡所产生实况的突变率数据拟合得到。
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CN 112507561 A
说 明 书
基于云计算的集中式光功率预测方法及系统
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技术领域
[0001]本发明涉及新能源调控技术领域，尤其涉及一种基于云计算的集中式光功率预测方法及系统。
背景技术
[0002]新能源发电易受环境因素影响，具有间歇性和波动性特点，出力预测难度大。其中，光伏发电也具有很强的不确定性和不可控性，光照条件受云层遮挡不断地波动，造成光伏发电出力的大幅度波动,导致并网的电力供电出现波动，无法满足系统稳定性、连续性等众多方面的要求，很容易给电网带来较大的冲击，加剧电网的调峰运行负担。[0003]新能源出力预测的偏差，将为电网发电计划安排和实时监控带来不利影响，导致无法合理安排新能源消纳方案，发生“弃光弃风弃水”现象。2017年全国新能源发电平均弃风率达15.6％以上。2017年底，国家发改委和能源局印发了《解决弃水弃风弃光问题实施方案》，要求“各电网企业要确保弃水弃风弃光电量和限电的比例逐年下降，到2020年在全国范围内有效解决弃水弃风弃光问题”。[0004]但当前光功率预测在场站端、调度端等都存在困难。在场站端，调控中心部署两台服务器用于光功率预测系统运行，其中一台作为数据服务器，接收外网传来的光辐照度等要素数据，再将数据传到应用服务器，根据部署在应用服务器上的光功率预测模型进行计算。由于网速和计算能力限制，导致数据传输量不可能太大，且预测模型比较简单，导致光功率预测准确率无法提高。在调度端，虽然各个光伏电站将预测数据传输到调度，但是不同厂家开发的系统预测能力不同，传输时间不稳定，调度数据时有缺失，无法有效支撑新能源调度工作。
发明内容
[0005]本发明目的在于公开一种基于云计算的集中式光功率预测方法及系统，以提高新能源调控的有效性、统筹性和精准度。[0006]为达上述目的，本发明公开一种基于云计算的集中式光功率预测方法，包括：[0007]场站端服务器向云端服务器传送所配对光伏电站过去一段时间T2内实况的光辐照度数据、云层遮挡所产生实况的突变率数据和光伏电站出力数据；
[0008]所述云端服务器查找对应所述光伏电站的未来一段时间T1内的光辐照度预测数据和云层遮挡太阳辐射强度的突变预测值，并将T1内的光辐照度预测数据、云层遮挡太阳辐射强度的突变预测值和T2内实况的光辐照度数据、云层遮挡所产生的实况突变率数据和光伏电站出力数据输入光功率预测模型中，得到所述光伏电站T1时间内光功率预测数据，并将所述光伏电站T1时间内光功率预测数据发送到所述场站端服务器；[0009]所述场站端服务器向调度端服务器发送供调度数据，所述供调度数据包括所述光伏电站T1时间内光功率预测数据；
[0010]所述调度端服务器根据接收的所述光伏电站T1时间内光功率预测数据对所述光
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说 明 书
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伏电站进行并网调控。[0011]优选地，本发明方法还包括：对所述云端服务器所管辖的各光伏电站分别配置唯一的身份标识，并将所述身份标识与所述光伏电站参数建立映射存储在与所述云端服务器关联的数据库服务器中。[0012]优选地，本发明方法还包括：在所述云端服务器中构建光辐照度预测模型以分别预测各所述光伏电站的未来一段时间T1内的光辐照度预测数据。[0013]优选地，本发明方法还包括：所述云层遮挡太阳辐射强度的突变预测值根据历史云层观测的云层遮挡所产生实况的突变率数据拟合得到。[0014]优选地，本发明方法还包括：在场站端服务器与调度端服务器之间发送数据时，均采用保格式加密的方式进行数据加密，保证数据传输过程中的可靠安全。[0015]为达上述目的，本发明还公开一种基于云计算的集中式光功率预测系统，包括：[0016]场站端服务器，用于向云端服务器传送所配对光伏电站过去一段时间T2内实况的光辐照度数据、云层遮挡所产生实况的突变率数据和光伏电站出力数据；[0017]所述云端服务器，用于查找对应所述光伏电站的未来一段时间T1内的光辐照度预测数据和云层遮挡太阳辐射强度的突变预测值，并将T1内的光辐照度预测数据、云层遮挡太阳辐射强度的突变预测值和T2内实况的光辐照度数据、云层遮挡所产生的实况突变率数据和光伏电站出力数据输入光功率预测模型中，得到所述光伏电站T1时间内光功率预测数据，并将所述光伏电站T1时间内光功率预测数据发送到所述场站端服务器；[0018]所述场站端服务器，还用于向调度端服务器发送供调度数据，所述供调度数据包括所述光伏电站T1时间内光功率预测数据；[0019]所述调度端服务器，用于根据接收的所述光伏电站T1时间内光功率预测数据对所述光伏电站进行并网调控。[0020]同理，优选地，本发明系统还包括与所述云端服务器关联的数据库服务器，用于对所述云端服务器所管辖的各光伏电站分别配置唯一的身份标识，并将所述身份标识与所述光伏电站参数建立映射进行配对存储。[0021]优选地，所述云端服务器还用于构建光辐照度预测模型以分别预测各所述光伏电站的未来一段时间T1内的光辐照度预测数据。[0022]综上，本发明提高了新能源调控的有效性、统筹性和精准度；且还具有以下有益效果：
[0023]1、对场站端来说，减少运维成本，提高了预测准确性，减少考核力度，有利于光伏电站效益增加。[0024]2、对调度端来说，可实时展示全部场站预测数据，运维方便简单，数据质量可靠。[0025]3、本发明通用性好，可扩展性强，对于拥有多个光伏电站的新能源企业，可在本发明数据基础上，构建统一的管控平台，节约成本。[0026]下面将参照附图，对本发明作进一步详细的说明。附图说明
[0027]构成本申请的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
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说 明 书
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图1是本发明优选实施例的基于云计算的集中式光功率预测方法流程示意图。
具体实施方式
[0029]以下结合附图对本发明的实施例进行详细说明，但是本发明可以由权利要求限定和覆盖的多种不同方式实施。[0030]实施例1
[0031]本实施例公开一种基于云计算的集中式光功率预测方法，如图1所示，包括：[0032]步骤S1、场站端服务器向云端服务器传送所配对光伏电站过去一段时间T2内的光辐照度数据和光伏电站出力数据。[0033]步骤S2、所述云端服务器查找对应所述光伏电站的未来一段时间T1内的光辐照度预测数据和云层遮挡太阳辐射强度的突变预测值，并将T1内的光辐照度预测数据、云层遮挡太阳辐射强度的突变预测值和T2内实况的光辐照度数据、云层遮挡所产生的实况突变率
得到所述光伏电站T1时间内光功率预测数据和光伏电站出力数据输入光功率预测模型中，
数据，并将所述光伏电站T1时间内光功率预测数据发送到所述场站端服务器。[0034]步骤S3、所述场站端服务器向调度端服务器发送供调度数据，所述供调度数据包括所述光伏电站T1时间内光功率预测数据。[0035]步骤S4、所述调度端服务器根据接收的所述光伏电站T1时间内光功率预测数据对所述光伏电站进行并网调控。[0036]本实施例中，为便于组网部署并节省成本，对所述云端服务器所管辖的各光伏电站分别配置唯一的身份标识，并将所述身份标识与所述光伏电站参数建立映射存储在与所述云端服务器关联的数据库服务器中。更进一步地，直接在所述云端服务器中构建光辐照度预测模型以分别预测各所述光伏电站的未来一段时间T1内的光辐照度预测数据。[0037]实施例2
[0038]与上述方法相对应的，本实施例公开一种基于云计算的集中式光功率预测系统，包括：
[0039]场站端服务器，用于向云端服务器传送所配对光伏电站过去一段时间T2内实况的光辐照度数据、云层遮挡所产生实况的突变率数据和光伏电站出力数据。[0040]所述云端服务器，用于查找对应所述光伏电站的未来一段时间T1内的光辐照度预测数据和云层遮挡太阳辐射强度的突变预测值，并将T1内的光辐照度预测数据、云层遮挡太阳辐射强度的突变预测值和T2内实况的光辐照度数据、云层遮挡所产生的实况突变率数据和光伏电站出力数据输入光功率预测模型中，得到所述光伏电站T1时间内光功率预测数据，并将所述光伏电站T1时间内光功率预测数据发送到所述场站端服务器。优选地，所述云端服务器还用于构建光辐照度预测模型以分别预测各所述光伏电站的未来一段时间T1内的光辐照度预测数据。
[0041]所述场站端服务器，还用于向调度端服务器发送供调度数据，所述供调度数据包括所述光伏电站T1时间内光功率预测数据。[0042]所述调度端服务器，用于根据接收的所述光伏电站T1时间内光功率预测数据对所述光伏电站进行并网调控。[0043]进一步地，本实施例系统还包括：与所述云端服务器关联的数据库服务器，用于对
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所述云端服务器所管辖的各光伏电站分别配置唯一的身份标识，并将所述身份标识与所述光伏电站参数建立映射进行配对存储。[0044]综上，本发明上述各实施例所分别公开的基于云计算的集中式光功率预测方法及系统，提高了新能源调控的有效性、统筹性和精准度；且还具有以下有益效果：[0045]1、对场站端来说，减少运维成本，提高了预测准确性，减少考核力度，有利于光伏电站效益增加。[0046]2、对调度端来说，可实时展示全部场站预测数据，运维方便简单，数据质量可靠。[0047]3、本发明通用性好，可扩展性强，对于拥有多个光伏电站的新能源企业，可在本发明数据基础上，构建统一的管控平台，节约成本。[0048]以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
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说 明 书 附 图
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图1
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