摘要
本发明公开了一种基于光谱预报的光伏发电预报方法,旨在解决目前的光伏发电预报方法只考虑温度和总辐照度导致误差较大的问题;方法包括:包括以下步骤:下载全球预报数据并进行格点编码转化;之后进行动力降尺度并计算出未来的关键气象变量;利用HITRAN数据库中不同气体成分的光谱吸收和散射系数,计算各大气成分的光谱光学厚度,根据光谱光学厚度获取直射和散射光谱辐照度;利用太阳光谱辐射计进行计算结果验证和人工智能订正;计算不同波长的发电功率;通过积分计算并结合光伏组件其他部分的损失计算最终发电功率。根据预报的不同气象变量预报出未来时刻的辐射光谱,并分光谱将辐射转化成发电功率,实现光功率的精细化转化。
技术关键词
预报方法
WRF模型
光谱辐射计
人工神经网络模型
波长
光伏组件
光伏电池
Mie散射理论
散射光
关键性能参数
气象
光伏系统
太阳能电池组件
功率
变量
差值方法
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因子
指数
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