第6章 千伏升压站电气二次设备一光功率预测系统之4

件应采用模块化划分，单个功率模块故障不影响整个系统的运行。

    光功率预测系统应具有可扩展性，支持用户和第三方应用程序的开发。

    光功率预测系统应采用权限管理机制，确保系统操作的安全性。

    7.3.光功率预测模型要求。

    短期功率预测应满足下列要求：（3天）

    应当能预测次日零时起至未来72小时的光伏发电站输出功率，时间分辨率为15。

    短期预测输入包括数值天气预报等数据，从而获得预测功率。

    短期预测应考虑检修、故障人扩容等不确定因素对光伏发电站输出功率的影响。

    预测模块应具有多样性，可满足新建、己建光伏发电站的功率预测。

    应采用多种预测方法建立预测模型，形成最优预测策略。

    短期预测每日执行两次，单次计算时间应小于5。

    超短期（4小时）功率预测应满足下列要求：

    能预测未来数15至4小时的光伏发电站输出功率，时间分辨率为15。

    超短期预测模型的输入应包括实测功率数据、实测气象数据及设备状态数据等。

    应当采用图像识别技术，对全天空成像仪的实测图形进行分析，判断云层运动对光伏发电站的遮挡影响情况，从而实现对超短期功率波动的预测。

    超短期预测应15执行一次，动态更新预测结果，单次计算时间应小于5。

    7.4.人机界面要求。

    应具有光伏发电站出力监视页面，以地图形式展示光伏发电站布局，至少同时显示实际功率、预测功率及各实测气象要素，数据更新时间应不大于5。

    应具备光伏发电站出力的曲线查询页面，至少同时提供日、周等时间区域的曲线展示，页面查询时间应不小1。

    应提供数据统计分析界面，提供拼图、棒图、表格等多种可视化展示手段。

    系统界面应采用统一的风格，界面布局合理，便于运行人员使用。

    7.5.数据统计要求。

    应能对光伏发电站运行参数、实测气象数据及预测误差进行统计。

    运行参数统计应包括发电量、有效发电时间、最大出力及其发生时间、利用小时数据及平均负荷率等。

    气象数据统计应包括各气象要素的平均值及曝辐量、日照时数、可照时数等。

    预测误差统计指标至少应包括均方根误差、平均绝对误差、相关性系数、最大预测误差、合格率等。

    参与统计数据的时间范围应能任意选定，可根据光伏发电站所处地理位置的日出、日落时间，自动删除夜间时段。

    各指标的统计计算时间应小于1。