1、前言
自2012年7月施行固定价格收购制度以来,光伏发电的引入处于急速的进展中。例如,在日本的九州区光伏发电的设备容量,正以每月约15万kW的速度增长。2014年度仅一年的时间就有约200万kW的容量开始投运,2015年3月末已达到了469万kW(表1,图1)。
伴随着光伏发电如此急速的发展,在电力供需的操作中,如何从稳定供电及经济性两方面正确地掌握光伏发电的功率,已成为至关重要的研究课题。
有关超高压联网的光伏发电的功率,是将遥测仪(telemeter)装在直接中间供电的系统上,能够实时的掌握实际的功率。另一方面,对于高压、低压联网的光伏发电的功率,因未设遥测仪,原来是基于设备容量和天气(晴天、阴天等),利用excelbase的计算程序估算出功率(以下,称原来的估算处理)。
但是在原来的估算处理中,因操作者进行天气的判断易出现个人的差异,而且对于功率的估算,按操作者的负担每30分钟仅更新1次左右,不能追踪时时刻刻变化的天气等,力图提高光伏发电功率的估算精度则变成了难题和瓶颈(neck)。
为了解决处理好这一现状,2014年4月(开始)将全天太阳辐照量*1数据实时地(每1分钟)输入到中部供电系统,由此,对光伏发电的功率引入了自动的估算处理,下面,对功率估算精度的程序予以介绍。
*1 全天太阳辐照量=直达的太阳辐照+散乱的太阳辐照
直达太阳辐照:从太阳直接到达地上的光
散乱太阳辐照:太阳光由大气中的粒子等散乱、反射而到达地面的光
2、提高光伏发电功率的估算精度
2.1原来的估算处理存在的问题
对于原来的估算处理存在以下的问题:
(1)中间供电系统上,由遥测仪输入功率数据的超高压联网光伏发电的功率,与由估算处理算出的值进行比较时,由估算处理算出的值比实际的功率低(图4)。
(2)功率估算的革新,天气输入至程序中及功率估算值输入至中部供电系统(图5)等,由于向系统的人工输入次数增加,考虑操作者的负担而每30分钟进行一次,故不能跟踪时刻都在变化的天气变化。
(3)对天气的判断(阴天的情况),由于操作者的感觉程度不一,容易出现因人而异。
2.2引入新的估算处理
为了处理2.1节中的第一个问题(遥测仪值与估算值的偏差),本公司的综合研究所正进行研究的全天太阳辐照量与光伏发电功率的关系,由此导出功率转换系数,利用该系数进行了功率估算的处理。
(1)全天太阳辐照量与光伏发电功率的关系
由设置在九州各地的太阳辐照强度计观测的全天太阳辐照量,与光伏发电功率的相互关系如图2所示。从这一相关的图形可说明以下几点:
① 全天太阳辐照量与光伏发电功率大致上是呈比例关系,能用1次方程式近似表示(该式的常数相当于功率变换系数)。
② 由1次式近似的各月的直线斜度是不同的,这就意味着每个月的变换系数不同。
③ 全天太阳辐照量即使相同,气温高的7月,光伏发电的功率有变小的倾向。
表1:设备容量的情况(2015年3月末)
基于全天太阳辐照量的光伏发电功率估算值,能由下面的1次式表示。
估算值(事业用)= a×全天太阳辐照量×设备容量
估算值(住宅用等)= a×全天太阳辐照量×设备容量-自家消费率×设备容量(a:功率变换系数)
功率变换系数,实际上每个发电所都存在,但要获得全部发电所的信息是有困难的。因此对全天太阳辐照量与太阳光伏发电功率进行实测7个地点的系数采用平均值,而且考虑到功率变换系数按太阳光的入射角及周围温度等而有所不同,故每个月都设定了系数(图3)。
设置于住宅用等光伏发电的自家消费率,根据过去5年的实际数据,每月均进行了设定。
通过将功率输入中间供电系统的超高压联网光伏发电,实际功率与新的估算处理结果进行了比较,晴天时与阴天时一起,均得到大概一致的结果,故能确认这次估算处理的有效性(图4)。
2.3实时的全天太阳辐照量数据的输入
为了相应处理2.1节的第2(不能追踪天气的变化)、第3(天气的判断容易出现因人而异的偏差)等问题,从气象台观测到的全天太阳辐照量数据实时地(每1分钟)输入中间供电系统,由此能跟踪时刻变化的天气,与此同时,不存在操作者的判断差异,高压、低压联网的光伏发电功率均能自动的估算(图5)。
新的估算处理中,例如,实际在天阴地区哪怕是一部分,太阳辐射强度计一旦阴天天气,由该太阳辐射强度计观测的全天太阳辐照量就要下降,根据这一太阳辐照强度计的值,进行估算处理的全部光伏发电(高压、低压联网)的功率,同样下降,故实际的功率与估算值产生偏差。如果全天太阳辐照量的观测地点越少,这一偏差值则越容易增大。
鉴于这一原因,现在对此进行改进,将全天太阳辐照量的观测地点进行了补充。当初,由8个点的观测地点(图6,九州各县及下关的气象台)开始估算处理。迄至2015年4月末已追加到现在的16个观测地点,按照合计24个点的太阳辐照强度计的值进行着功率估算。2015年度中期已达到46个点(含气象台)的扩充数字。
此外,关于功率变换系数和自家消费率,累积实绩数据,据此设定每时间(每小时)的系数和消费率等,可对光伏发电功率估算的精度进一步提高。
3.1功率预测存在的问题及预测方法的改善
一方面要确保当天及次日以后对供需计划提供适当的供给能 力,一方面为了实现更高的经济性,则必须对光伏发电的功率进行正确的预测。
与上面所述功率估算相同,功率的预测迄今为止,采用按天气预报(晴,阴转晴等)的原来估算处理,进行当天及次日以后的功率预测。但如2.1节所述那样,存在光伏发电功率的预测误差。
为此,从2014年10月以来,根据气象公司提供的全天太阳辐照量预测(表2)进行功率估算及由相同的逻辑(logic)进行功率预测。利用当日及次日以后的供需计划,当日的功率预测,由当日4时发布信息的全天太阳辐照量预测算出;次日以后的功率预测,由前日16时发布信息的全天太阳辐照量预测算出。
表2:全天太阳辐照量预测概要
3.2预测与实际值的误差
由当日4时分配信息的全天太阳辐照量预测算出太阳光伏发电的功率预测与根据在线(on-line)输入的全天太阳辐照量的功率估算实际值,从2014年10月到2015年3月的数据比较结果,从表3可看到:产生的误差月平均*2约为200MW,日平均*3最大约为500MW。图7所示为天气预报那样变化过程的1天和天气与预报情况不同的1天,功率预测与实际值产生偏差为1000MW的事例。
表3:功率预测误差(MW)
*2 每1小时的功率预测值与功率估算实际值的误差(绝对值),按1个月的平均值
*3 每1小时的功率预测值与功率估算实际值的误差(绝对值),按1日的平均值
3.3功率预测精度的进一步提高
今后,在当时的天气条件下,对全天太阳辐照量的预测值与实际值误差容易变大的情况,进行了分析和掌握,能有效利用供需计划的同时,为提高当日数小时前全天太阳辐照量的预测精度,有效的利用气象卫星图像等,针对光伏发电功率预测精度的进一步提高,必须重点进行研究。
参考文献:
1.渡边征洋 太阳光发电出力推计の精度向上 《电气评论》 2015.10 P71—P74
2.坂田知昭,本田一则,驹见 慎太郎 全天日射量から太阳光发电出力を推定すゐ手法の一检讨 《电气评论》 2016.6 P70—P73
FR:索比光伏网 邓隐北 吴晓静