遮擋對(duì)分布式光伏電站陰影識(shí)別的影響研究

劉略

無(wú)錫英臻科技有限公司，江蘇 無(wú)錫，214000

0 引言

可再生能源的發(fā)展一直是當(dāng)今世界的主要命題之一，在政策的引導(dǎo)下，中國(guó)近年來(lái)分布式光伏處于快速發(fā)展期。分布式光伏具有較高的靈活性以及土地利用率，同時(shí)由于規(guī)模一般較小，其相關(guān)建設(shè)以及配套建設(shè)成本與周期都有大幅降低。但相應(yīng)的，其設(shè)計(jì)要求與運(yùn)維規(guī)范，則無(wú)法保證與集中式電站相同的水平。

依照傳統(tǒng)光伏電站的設(shè)計(jì)規(guī)范，原則上，在設(shè)計(jì)組件安裝時(shí)，應(yīng)保證其當(dāng)?shù)貢r(shí)間9：00-15：00之間[1]，其組件的排布應(yīng)使組件各個(gè)方向均不受到遮擋影響。而分布式光伏電站易出現(xiàn)陰影遮擋的主要原因包括[2]：對(duì)設(shè)計(jì)圖紙缺乏嚴(yán)格管理，設(shè)計(jì)期間對(duì)于遮擋的計(jì)算并不準(zhǔn)確。施工不規(guī)范，無(wú)法嚴(yán)格執(zhí)行設(shè)計(jì)要求。人為產(chǎn)生，由于分布式電站運(yùn)維頻率低，場(chǎng)地相對(duì)開(kāi)放，存在電站投產(chǎn)后再產(chǎn)生人為遮擋的問(wèn)題。環(huán)境變化，如附近建筑物建設(shè)，樹(shù)木生長(zhǎng)等情況。

現(xiàn)階段分布式光伏電站對(duì)于陰影問(wèn)題的查驗(yàn)手段主要有如下幾種：肉眼觀察法。運(yùn)維人員現(xiàn)場(chǎng)肉眼觀察，該方案準(zhǔn)確率高，但需要長(zhǎng)時(shí)間定點(diǎn)觀察，消耗人力。曲線觀察法。運(yùn)維人員通過(guò)電站日發(fā)電功率曲線判斷，該方案基本為目前主流的判斷方法，但同樣的，由于其耗費(fèi)人力較多，當(dāng)運(yùn)維人員管理電站較多時(shí)，無(wú)法及時(shí)發(fā)現(xiàn)電站的遮擋問(wèn)題，同時(shí)由于功率曲線的對(duì)于陰影的反饋并不總是明顯的，因此準(zhǔn)確性存在一定偏差[3]。直流離散率法。通過(guò)電站各組串直流離散率判斷，該方案也是目前較為流行的數(shù)據(jù)自動(dòng)判斷方法，對(duì)電站各組串的直流電流通過(guò)統(tǒng)計(jì)方法計(jì)算數(shù)據(jù)離散率，以判斷電站是否存在陰影，該方法可以有效地規(guī)避干擾項(xiàng)影響，但對(duì)于電站整體遮擋以及組串?dāng)?shù)較少的小規(guī)模電站效果不佳[4]。視頻監(jiān)控法。通過(guò)視頻監(jiān)控與圖像識(shí)別的方法進(jìn)行判斷，該方法準(zhǔn)確率高，是現(xiàn)場(chǎng)判斷的替代方案，但設(shè)備成本仍然較高，目前應(yīng)用較少[5]。

陰影遮擋由于其直接阻斷了太陽(yáng)光到光伏組件的傳輸通道，減少了輻照總輸入，會(huì)嚴(yán)重影響光伏電站的能量產(chǎn)出[6]。對(duì)于分布式光伏而言，由于其數(shù)量多，規(guī)模小，現(xiàn)有常規(guī)的電站陰影識(shí)別手段并不能很好的適用，因此，迫切需要使用人工智能代替人工對(duì)陰影現(xiàn)象進(jìn)行識(shí)別，以達(dá)到兼顧準(zhǔn)確性與自動(dòng)化的目的。

1 實(shí)驗(yàn)材料與假設(shè)

實(shí)驗(yàn)選擇若干人工確認(rèn)存在陰影遮擋以及確認(rèn)不存在陰影遮擋的分布式光伏電站，電站相關(guān)信息如表1所示。

表1 樣本電站基本信息

常見(jiàn)的識(shí)別算法屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，因此需要對(duì)電站的運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行陰影標(biāo)簽標(biāo)注。其中，由于光伏電站在陰影條件下并不總是會(huì)受到損失，當(dāng)太陽(yáng)直射輻照水平低于散射輻照時(shí)，陰影對(duì)于光伏組件的輻照影響從一定程度上可以忽略。NASA提供的晴空指數(shù)（KT）來(lái)表征某日的晴朗程度[7]，選擇電站數(shù)據(jù)中日KT數(shù)值大于0.5的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注，存在遮擋時(shí)刻標(biāo)注標(biāo)簽為1，無(wú)遮擋時(shí)刻標(biāo)注標(biāo)簽為0，標(biāo)注效果如圖1和圖2所示。

圖1 有陰影電站某晴天日數(shù)據(jù)標(biāo)注

圖2 無(wú)陰影電站某晴天日數(shù)據(jù)標(biāo)注

2 實(shí)驗(yàn)過(guò)程

2.1 使用原始數(shù)據(jù)

電站的原始運(yùn)行數(shù)據(jù)包括：直流電流（DC），單位A；直流電壓（DV），單位V；交流電流（AC），單位A；交流電壓（AV），單位V；當(dāng)日累計(jì)發(fā)電量（e_today），單位kWh。

且由于光伏發(fā)電與太陽(yáng)軌跡與輻照直接相關(guān)，因此增加當(dāng)日理論太陽(yáng)軌跡數(shù)據(jù)及輻照數(shù)據(jù)：①實(shí)時(shí)太陽(yáng)方位角（sun_azimuth），單位°，太陽(yáng)方位角指以目標(biāo)物的正北方向（與同一地理分區(qū)/分帶內(nèi)所在中央子午線的北方向相同）為起算方向，即0°，按順時(shí)針?lè)较蛐D(zhuǎn)一周，方位角逐步增大至360°。②實(shí)時(shí)太陽(yáng)傾角（apparent_elevation），單位°，指太陽(yáng)光的入射方向和地平面之間的夾角。③實(shí)時(shí)傾斜面總輻照（poa_global），單位kWh/m2，即照射到指定角度平面的單位面積輻照總量。

其中太陽(yáng)軌跡數(shù)據(jù)來(lái)自NREL SPA算法[8-9]生成；輻照使用Ineichen模型[10-11]計(jì)算生成。將打好標(biāo)簽的電站運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)處理（包括去除異常值及空值）后，數(shù)據(jù)長(zhǎng)度總計(jì)38162，抽取其中的50%數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，50%的數(shù)據(jù)作為測(cè)試集，使用常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)識(shí)別模型進(jìn)行模型訓(xùn)練與測(cè)試實(shí)驗(yàn)，并采用準(zhǔn)確性，混淆矩陣以及十折交叉驗(yàn)證等方案進(jìn)行結(jié)果評(píng)估，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表2所示。

表2 原始數(shù)據(jù)輸入不同識(shí)別模型的識(shí)別結(jié)果

可以看出，當(dāng)使用原始數(shù)據(jù)直接輸入模型時(shí)，盡管模型可以較為有效的捕捉到陰影時(shí)刻，但更容易將非陰影的時(shí)刻判定為陰影。

2.2 陰影特征生成

根據(jù)陰影原理，當(dāng)光伏組件被遮擋時(shí)，其表面接收到的輻照直接降低，進(jìn)而使獲得的能量降低。由原理推斷的陰影機(jī)理模型應(yīng)如圖3所示。

圖3 陰影機(jī)理模型示意

由機(jī)理模型可知，陰影的主要特征是理論輻照與實(shí)際功率的偏差，且與組串本身相對(duì)獨(dú)立。由于分布式光伏電站通常很難收集準(zhǔn)確的電站排布信息，實(shí)際上無(wú)法將輻照與直流功率進(jìn)行直接對(duì)比，同時(shí)，由于經(jīng)常出現(xiàn)的安裝問(wèn)題所導(dǎo)致的組串?dāng)?shù)據(jù)橫向?qū)Ρ瓤煽啃暂^低。此處選擇將理論傾斜面輻照向直流功率尺度進(jìn)行放縮的方式實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化，以實(shí)現(xiàn)不改變其日曲線形狀，進(jìn)而保留更多時(shí)序信息。同時(shí)，考慮到中午有可能受到陰影影響的情況下，功率最大值有可能不出現(xiàn)在正午，如果僅使用功率的最大最小值進(jìn)行放縮則會(huì)使結(jié)論偏差較大。因此，在標(biāo)準(zhǔn)化的最后，需要依據(jù)理論計(jì)算輻照原則上一定大于實(shí)際輻照的原則進(jìn)行理論輻照微調(diào)。最終的偏差特征由最終修正過(guò)的理論輻照值（poa_fix）與組串直流功率計(jì)算得出，最終計(jì)算公式如下：

其中，savgol(f,a,b)表示s-g平滑函數(shù)（基于最小二乘的卷積擬合算法），f為需要平滑的時(shí)間序列，為滑動(dòng)窗口大小，b為擬合階數(shù)。陰影特征的生成過(guò)程如圖4所示。

圖4 電站陰影特征生成過(guò)程

將生成的陰影特征作為額外的變量輸入，在模型選擇及參數(shù)不發(fā)生改變的情況下，識(shí)別結(jié)果發(fā)生了顯著改善，盡管模型仍然在判定正樣本時(shí)表現(xiàn)更加出色，但與其在負(fù)樣本上的表現(xiàn)差距已經(jīng)明顯縮小了。增加新特征輸入后不同識(shí)別模型的識(shí)別結(jié)果如表3所示。

表3 增加新特征輸入后不同識(shí)別模型的識(shí)別結(jié)果

3 結(jié)果分析

3.1 模型選擇

實(shí)驗(yàn)過(guò)程采用的三個(gè)模型各項(xiàng)指標(biāo)如表4所示。

表4 模型對(duì)比

可以明顯看出，陰影特征的構(gòu)造使得所有分類模型都表現(xiàn)出了明顯的提升，其中，Cart樹(shù)模型的識(shí)別準(zhǔn)確度最高，同時(shí)由于其模型本身具備較高的可解釋性，在配合陰影特征構(gòu)造之后，可以應(yīng)用于光伏電站日常陰影識(shí)別。

3.2 陰影損失的計(jì)算

在陰影特征構(gòu)造的過(guò)程中，原則上得到了光伏電站近似的實(shí)際輻照曲線，或者是光伏電站沒(méi)有陰影時(shí)的近似功率曲線，因此，在判定的陰影時(shí)刻，將直流功率與推斷的理論輻照值（poa_fix）之差進(jìn)行累加，原則上即可得出電站對(duì)應(yīng)的陰影損失。需要注意的是，由于在輻照不足時(shí)，陰影實(shí)際并不會(huì)產(chǎn)生額外的損失，因此，這種陰影損失的計(jì)算方法僅在晴天下有效。陰影識(shí)別方案對(duì)比如表5所示。

表5 陰影識(shí)別方案對(duì)比

4 結(jié)論

對(duì)比現(xiàn)階段分布式光伏電站陰影的各種識(shí)別方案，可以看出基于陰影特征構(gòu)造的AI智能陰影識(shí)別方案在成本以及準(zhǔn)確性上都具有相當(dāng)?shù)膬?yōu)勢(shì)，其損失分析能力也能夠有效地提升光伏電站的運(yùn)維效果。該方法通過(guò)對(duì)偏差特征的構(gòu)造結(jié)合人工智能算法實(shí)現(xiàn)了較好的陰影識(shí)別效果，并基于可靠的陰影標(biāo)簽完成了對(duì)陰影損失的估算。不足的是，當(dāng)前的識(shí)別模型仍然采用組串級(jí)的光伏逆變器數(shù)據(jù)，無(wú)法對(duì)陰影在組件級(jí)的影響進(jìn)行準(zhǔn)確估計(jì)，后續(xù)應(yīng)利用精度更高的運(yùn)行數(shù)據(jù)，構(gòu)造組件級(jí)的陰影特征。