（国家电投集团随州区域光伏管理部 随州市曾都区 441300）
摘要：文章以某光伏电站作为研究对象，深入分析不同天气类型下所对应的光伏电站发电特性。研究将当地的气象数据作为基础完成天气类型的划分，并研究天气类型对理论发电量产生的影响。
关键词：分布式光伏；理论电量；天气类型
引言：
随着清洁能源的应用，我国光伏装机量处于上升状态，这就需要对光伏电站的发电量进行研究。在光伏发电中具有多种影响因素，其中太阳辐射和太阳电池板的温度是最主要的变量，因此电站的发电量与当地的气候条件具有密切关联。
一、不同天气类型下的数据特征
（一）数据来源
文章以某光伏电站作为研究对象，对一年内的运行数据进行统计分析。
对于屋顶式分布式光伏来说，太阳能板的铺设方式为平铺，方向与屋顶走势相一致，辐射数据取水平总辐射作为计算依据，所需要的气象数据由以天气预报为标准，具体描述包括晴、阴、阴转小雨等。
（二）光资源特征
天气预报所得到的信息属于短字符数词组，所以可以将天气情况按照雪、雨、阴、多云、晴分别编号为1~5。在对天气进行分类编号后我们可以直观的看到，天气所对应的编号越大，越是具有充足的光资源。在完成天气的分类编号之后就可以对不同天气情况所占的比例
进行统计，图1所示为统计结果。由此可知，该电站所处位置阴晴天气比例明显，其中占比最多的为雨天，接近总天气类型的一半。
图1 不同天气类型占比图
为了对不同天气类型所对应的辐射总量进行研究，讨论其差异性是否存在，利用t检验方法对每日的辐射总量进行数值上的分析（t值越小，越具有明显差异）。表2为t检验结果，通过数据分析能够得出，晴天与多云天气之间相差无几，而多云与另外三种天气类型差异非常显著。因此，将辐射总量作为划分标准天气类型可分为晴与阴雨。
表2 不同天气类型光资源的t检验结果
（三）发电量特征
对电站逆变器所具有的分钟级发电量做统计，就能够计算得到D站总发电量，之后以天气类型为标准对发电量进行排列。通过数据统计可知，在雨天电站发电量总体较低，而且发电量速度具有较快的衰减趋势；阴天与雨天基本类似；晴天具有较高的单日发电量，然而在有些多云天日均发电量超过晴天。
如图2所示为不同天气类型所对应的日均发电量。由柱状图可知，在五种天气中，晴天具有最高的日均发电量，这一数据符合预想情况。
图2 不同天气类型的日均发电量
通过研究五种天气所对应的天数与日均发电量之间的关系可知，晴天具有最高的发电量，但是天气所占比例非常少；雨天没有较高的发电量，但是天气占比较高。因此，受D电站所处区域的气候因素影响，就发电量累积效果来说晴天并不是最高，数据统计可得雨天累积发电量远高于晴天，而多云天气的累积发电量为最高。
（四）发电效率的特征
按照公式：发电效率=每日发电量/每日辐射量（a），能够进行发电效率的计算。电站发生的实际发电效率中包括电能转换的各类损耗，这就使得变量计算具有较大难度。在对发电效率进行研究时，默认能量转换具有稳定性，排除各类因素影响。t检验结果分析数据结果可知，雨雪天具有更高的发电效率，对比晴天具有显著差异。
通过上述四部分的简要分析可知，对于不同的天气类型来说，光资源、发电量、发电效率都表现出各自所具有的特征，在阴雨天与晴天之间各个因素差异极为显著，因此天气类型对于光发电站来说具有不同模式。
二、建模分析
在电站实际运行中会对光伏系统输出功率产生影响的因素众多，其中最主要的因素包括四类：光照、温度、风速、安装角度。通常按照下述公式进行描述。
公式：
建模分析按照下列模型进行，所建立模型的因变量为发电量，自变量为辐照、温度以及交互项，该模型属于线性回归模型。将数据代入模型进行处理。
模型：发电量=（a+b1）×辐照+b2×温度+b3×辐照×温度（a：常项参数；b：对应的自变量参数）。
将天气数据代入模型后计算，其中原始数据点为254，正常点数为177。处理得到得归一化系数拟合度 R2=0.997431478，检验统计量 F=22393.6362，p=9.1178×10-24，残差 Err=0.000153215。
通过上文分析可发现，不同天气类型下光资源、发电量以及发电效率具有各自特征，在此基础上将异常点去除。得到结果，当天气模式发生改变，不同天气条件下发电量与温度、辐照之间的关系差异性非常显著。
三、结束语
文章通过对某光伏电站相关数据进行收集处理发现，天气类型不同，电站的光资源、发电量以及发电效率都会表现出对应的特征。将此特征作为基础，通过建模方式对不同天气类型的理论发电量进行深入研究，并总结出具有较高拟合度的统计模型。通过模型计算对模型参数随天气的变化程度进行验证，发现模型参数的差异性非常显著。通过研究得到了较为准确的光发电站理论发电量模型。
参考文献：
[1]刘玉兰，孙银川，桑建人等.影响太阳能光伏发电功率的环境气象因子诊断分析[J]水电能源科学，2011，29（12.
[2]倪春花，李弘毅，吴在军.雾霾对光伏发电量的影响分析[J].江苏电机工程，2015，6（34）.
论文作者:贾书芳
论文发表刊物:《电力设备》2018年第32期
论文发表时间:2019/5/17
标签：发电量论文; 天气论文; 类型论文; 电站论文; 光伏论文; 模型论文; 数据论文; 《电力设备》2018年第32期论文;