| 3 算例分析 采用某沿海并网光伏电站作为算例，该光伏 电站的装机容量为1．05MW， 光伏板采用水平放置的固定支架。以2008年的历史数值天气预报 数据作为输入，并采用同时段的历史功率数据对模型的预测结果进行验证。 常见的预测误差的评估方法有平均绝对误差，均方根误差，相关系数等。均方根误差放大了出现较大误差的点，更好的反映光伏电站预测模型的准确度，因此本文采用均方根误差RMSE对模型的误差进行评估。
式中 Pi p ———预测值； Pia———实际值； N———测试样本数； P———装机容量。 首先，为了排除数值天气预报数据的误差，采用实测的光伏电站的辐照强度和温度作为输入数 据对光伏电站的物理模型进行验证。这里在春夏秋冬4季节中分别选取典型周的时间数据以及全年的数据对模型进行验证。接着采用数值天气预报的数据作为输入对光伏电站的物理模型进行验证。 表1列出了光伏电站功率预测的均方根误差 （误差统计不包括夜间光伏电站不出力的时段）。图5展示了春夏秋冬四季节中采用物理方法对该光伏电站输出功率的预测情况。其中图5（a）以实际测量的光伏电站的辐照强度和温度为输入；图5（b）以数值天气预报数据输入。 表1 光伏电站功率预测的均方根差
图5 光伏电站功率预测结果展示 可见，当以实测辐照强度和温度为输入时，光伏电站的物理模型本身在不同季节的转化误差在2%～5%之间，可见物理模型本身的造成的误差非常小。 而当以数值天气预报作为输入数据时，采用 本文提出的物理方法的预测误差在9%～15%之间，相对于采用实际观测量作为输入值的预测结果，可知预测误差主要来源于数值天气预报。然而，采用数值天气预报作为输入的预测结果仍具 有较高的预测精度， 采用物理方法对光伏电站进行功率预测完全可以满足实际工程应用的要求。 4 结语 光伏电站输出功率预测对于保持电力系统的 电力电量平衡、经济运行以及增加光伏电站的并网容量有着非常重要的意义。本文对光伏功率预测的物理方法进行了研究，分析了各类气象要素、光伏电站地理位置、光伏电池板的倾斜角以及时间、季节的不同对光伏电站输出功率的影响。通过物理原理将数值天气预报中的水平辐照和环境温度转化为光伏电池板的有效辐照强度和板面温度，然后通过光伏电池的二极管模型计算光伏电池的输出功率，考虑逆变器的损耗，得到光伏电站总的输出功率。以某光伏电站实际数据为算例对物理方法进行验证，结果表明该方法具有较高的准确性，可满足实际生产应用要求，且计算简单，不需要历史数据支持，适用于任意光伏电站。 |
