5.光伏功率预测系统
光伏发电系统功率预测方法研究综述
光伏发电系统功率预测方法研究综述摘要：随着环境保护意识的增强和能源需求的日益增长，光伏发电作为一种清洁、可再生且环保的能源形式，受到了广泛的关注。
为了提高光伏发电系统的效率和可靠性，功率预测成为了一个关键的研究领域。
本文首先介绍了光伏发电系统的基本原理和特点，然后综述了当前常见的光伏发电系统功率预测方法，包括基于物理模型的方法、基于统计学方法、基于人工智能方法等。
接着对这些方法进行了比较和分析，总结了各自的优缺点，最后提出了未来研究的方向和展望。
一、引言光伏发电系统利用太阳能转化为电能的方式，具有广泛的应用前景。
然而，光伏电池的输出功率受到许多因素的影响，如天气状况、温度、光照强度等。
因此，准确地预测光伏发电系统的输出功率具有重要意义，可以提高系统的效率和可靠性。
二、光伏发电系统的基本原理和特点光伏发电系统主要由光伏电池组、逆变器和电网连接部分组成。
光伏电池组将太阳能转化为直流电能，逆变器将直流电能转化为交流电能，然后输送到电网中。
光伏发电系统具有以下特点：1. 光伏电池的输出功率受到天气状况的影响，如气温、日照时间等因素；2. 光伏电池组的性能会随着时间的推移而发生变化，如老化、污染等；3. 光伏发电系统的功率曲线具有不确定性和复杂性。
三、基于物理模型的功率预测方法基于物理模型的功率预测方法主要利用光伏电池的物理特性和工作原理进行预测。
常见的方法包括光伏电池等效电路模型方法、光伏电池历史数据建模方法等。
这些方法通常需要详细的环境参数和光伏电池的特性参数，预测结果准确性较高。
四、基于统计学方法的功率预测方法基于统计学方法的功率预测方法主要利用历史数据和统计分析来进行预测。
常见的方法包括时间序列分析法、回归分析法、神经网络方法等。
这些方法不需要太多的环境参数和电池参数，但预测结果受局限于历史数据的可靠性和完整性。
五、基于人工智能方法的功率预测方法基于人工智能方法的功率预测方法利用机器学习和深度学习算法来进行预测。
光伏发电系统功率预测方法研究综述
光伏发电系统功率猜测方法探究综述光伏发电系统是一种利用太阳能将阳光转化为电能的发电方式，其能源绿色、清洁且持久可靠。
然而，光伏发电系统的发电功率受到诸多因素的影响，如天气条件、太阳辐射强度、温度等，导致其发电能力难以准确猜测。
因此，为了提高光伏发电系统的运行效率和可靠性，功率猜测成为了探究的热点问题。
目前，光伏发电系统的功率猜测方法主要分为物理模型方法和数据驱动方法两种。
物理模型方法是基于光伏发电系统的结构和工作原理建立数学模型，并利用该模型对功率进行猜测。
这种方法在理论上可靠，但受到微小参数误差、模型简化等因素的影响，猜测结果可能存在一定的误差。
物理模型方法中常用的模型有等效电池模型、单二极管模型等。
等效电池模型基于光伏电池等效电路理论，将太阳辐射和温度等因素结合到电流电压干系中，建立电流电压曲线，从而猜测功率输出。
单二极管模型则是在等效电池模型的基础上，进一步思量了光伏电池的分段特性，提高了猜测的准确性。
然而，物理模型方法需要对光伏发电系统的详尽参数进行较为精确的测量和预估，适用范围相对较窄。
数据驱动方法则是直接利用历史数据或实时数据对功率进行猜测。
这些数据可包括天气数据、光伏发电系统输出数据等。
数据驱动方法不需要对光伏发电系统的详尽参数进行精确测量，适用性较广。
常见的数据驱动方法有时间序列分析法、神经网络法、支持向量机法等。
时间序列分析法通过对历史数据进行统计分析，提取出周期性和趋势性信息，从而猜测功率的将来变化趋势。
神经网络法和支持向量机法则是基于机器进修的方法，通过对历史数据的进修，建立猜测模型，对将来的功率进行猜测。
这些方法在一定程度上克服了物理模型方法的局限性，但也需要充分的训练样本和较强的计算能力。
综上所述，光伏发电系统功率猜测是提高光伏发电系统运行效率和可靠性的关键问题。
物理模型方法和数据驱动方法在功率猜测中起到了重要作用。
物理模型方法在精确性方面具有优势，但对系统参数的要求较高；数据驱动方法具有较广的适用性，但需要丰富的历史数据和较强的计算能力。
光伏发电系统输出功率预测与优化研究
光伏发电系统输出功率预测与优化研究引言：随着能源需求的不断增长和对环境的关注不断加强，光伏发电作为一种清洁、可再生的能源形式，越来越受到广泛关注。
然而，光伏发电系统的输出功率受到多种因素的影响，如天气条件、温度、日照强度等。
在实际运行中，准确预测光伏发电系统的输出功率并进行优化可以提高发电效率和经济效益。
本文将研究光伏发电系统输出功率预测与优化方法，以提高光伏发电系统的性能和稳定性。
1. 光伏发电系统输出功率的影响因素光伏发电系统的输出功率受到多种因素的影响，其中包括天气条件、温度、日照强度、阴影遮挡等。
这些因素的变化会导致输出功率的波动，进而影响光伏发电系统的性能和稳定性。
因此，准确预测光伏发电系统的输出功率对于优化发电系统的运行至关重要。
2. 光伏发电系统输出功率预测方法光伏发电系统输出功率的预测是一项复杂的任务，需要考虑多个变量和因素。
以下是常用的几种光伏发电系统输出功率预测方法：2.1 气象数据方法该方法基于气象数据，如温度、日照强度、风速等，利用统计学方法建立预测模型，推测未来的光伏发电系统输出功率。
通过分析历史数据和气象数据的关系，可以预测系统在特定天气条件下的输出功率。
然而，由于天气条件的不确定性和复杂性，气象数据方法的预测准确度有限。
2.2 人工智能方法人工智能方法，如神经网络和支持向量机等，可以通过学习历史数据和光伏发电系统输出功率之间的关系来预测未来的输出功率。
这种方法利用机器学习算法能够自动调整模型参数，提高预测准确度。
然而，人工智能方法需要大量的数据进行模型训练，并且对于新的数据和未来的变化可能存在预测误差。
2.3 物理模型方法物理模型方法基于对光伏发电系统运行原理的理解和数学建模，通过模拟和计算得出输出功率的预测结果。
这种方法不依赖于历史数据和气象数据，而是通过考虑光伏电池的特性、光强分布等因素来进行预测。
物理模型方法具有较高的准确性，但对模型的建立和参数选择要求较高。
光伏发电系统功率预测的研究与实现
光伏发电系统功率预测的研究与实现光伏发电系统功率预测的研究与实现近年来，随着全球对可再生能源的需求不断增加，光伏发电作为一种清洁、可持续的能源形式，逐渐成为了人们重要的选择。
然而，光伏发电系统的功率波动性和不确定性问题成为了影响其稳定可靠性的主要挑战之一。
为了解决这一问题，光伏发电系统功率预测的研究与实现变得至关重要。
光伏发电系统功率预测的目的在于根据不同的输入变量，如天气、太阳辐射、云量等，通过建立数学模型和算法来预测光伏发电系统未来一段时间的发电功率。
这样的预测有助于优化光伏发电系统的运行，提高能源利用效率，降低能源供应的不稳定性。
光伏发电系统功率预测的研究主要包括两方面：一是基于物理模型的功率预测方法，二是基于统计学和机器学习的功率预测方法。
基于物理模型的方法主要利用模型来描述光伏发电系统的工作原理以及与光照强度、温度等因素之间的关系，从而预测功率输出。
这类方法通常需要准确的系统参数和较大的计算量，但具有较高的准确度和较好的可解释性。
基于统计学和机器学习的方法则通过对已有数据进行学习和训练，建立数学模型来进行预测。
这类方法不需要太多的先验知识，可以适应不同场景和输入变量，但其准确性和可解释性还需要不断改进。
近年来，基于机器学习的方法在光伏发电系统功率预测中取得了显著的进展。
例如，利用人工神经网络、支持向量机、遗传算法等方法，可以对海量的历史数据进行学习和训练，建立准确度较高的功率预测模型。
这样的方法可以较好地解决光伏发电系统功率波动性的问题，提高系统的稳定性和可靠性。
除了研究光伏发电系统功率预测的方法，实现功率预测系统也是非常重要的一环。
一个完善的光伏发电系统功率预测系统需要具备数据采集、建模和预测三个主要模块。
数据采集模块主要负责采集光伏发电系统的关键数据，如天气、太阳辐射、温度等变量。
建模模块则负责根据采集到的数据建立预测模型，并对模型进行调优和验证。
预测模块则将建立的模型应用到实际的光伏发电系统中，预测系统的未来功率输出。
光伏功率预测技术
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光伏功率预测技术
光伏功率预测技术光伏功率预测技术近年来，随着能源需求的不断增长和环境问题的日益突出，人们对于可再生能源的关注和需求逐渐增加。
光伏发电作为一种利用太阳光能进行能源转换的技术，具有广阔的发展前景。
然而，由于太阳能的不稳定性和周期性，光伏发电系统的功率波动较大，这给电力系统运行带来了一定的挑战。
为了更好地管理光伏发电系统，并优化其运行效率，光伏功率预测技术应运而生。
光伏功率预测技术是通过对光照、温度、云量等气象因素进行测量和分析，利用数据建模和算法，预测未来一段时间内光伏系统的发电功率。
该技术可以为电力系统的调度与管理提供重要决策依据，降低系统运行风险，提高光伏发电系统的发电效率。
光照是影响光伏系统发电功率的重要因素之一。
天气的变化会导致光照强度的波动，进而影响光伏功率的输出。
光伏功率预测技术常用的方法之一是基于气象数据的统计模型。
通过长时间的数据记录和分析，可以建立光照与功率之间的数学模型，预测不同天气条件下的光伏发电功率。
另一个重要的因素是温度对光伏系统发电功率的影响。
太阳能电池的效率随温度的升高而降低，因此温度预测也是光伏功率预测的重要内容之一。
为了准确预测温度，可以利用气象数据和历史温度数据建立温度模型，并结合实时监测数据进行修正。
云量是影响光伏系统发电功率波动的另一个重要因素。
云量的变化会导致太阳光的遮挡和反射，进而影响光伏发电系统的输出功率。
基于云量的光伏功率预测方法主要利用监测设备、气象数据和图像处理等技术，通过特定算法计算云量的变化趋势，从而预测光伏发电功率的波动情况。
光伏功率预测技术有助于提高光伏发电系统的运行效率和可靠性，减少能源浪费。
预测结果可以为电力系统运营商提供实际的发电功率信息，帮助其做出合理的调度决策。
此外，光伏功率预测技术还可以为光伏发电系统的故障诊断和维护提供重要的参考依据。
值得注意的是，光伏功率预测技术本身也存在一些挑战和局限性。
首先，由于气象条件的复杂性和变化性，预测模型难以完全准确地反映实际情况，误差较大。
光伏电站光功率预测系统设计研究
光伏电站光功率预测系统设计研究张剑峰摘㊀要:光伏发电具有间歇性㊁随机性和波动性ꎬ由此给电网的安全运行带来了一系列问题ꎬ随着光伏发电站电网电源结构比重的增加ꎬ光伏功率预测系统变得尤为重要ꎬ光伏功率预测越准ꎬ光伏并网给电网的安全运行带来的影响就越小ꎬ且能够有效地帮助电网调度部门做好调度计划ꎬ电站运维人员更好的安排检修计划ꎬ从而最大限度地发挥光伏电站的发电效率ꎮ关键词:光功率ꎻ预测算法ꎻ预测模型ꎻ气象预报一㊁光伏功率预测系统设计本预测系统是以高精度数值气象预报为基础ꎬ搭建完备的数据库系统ꎬ利用各种通信接口采集光伏电站集控和ＥＭＳ数据ꎬ采用人工智能神经网络㊁粒子群优化㊁光电信号数值净化㊁高性能时空模式分类器及数据挖掘算法对各个光伏电站进行建模ꎬ提供人性化的人机交互界面ꎬ对光伏电站进行功率预测ꎬ为光伏电站管理工作提供辅助手段ꎮ(一)数值气象预报如图１所示ꎬ光伏预测系统以全球中尺度模式数值气象预报数据为基础ꎬ结合太阳能并网电场微观选址及针对不同地域特点的参数化方案ꎬ经过大规模并行分布式计算机集群的模式计算优化后得到高精度的中小尺度数值天气预报ꎬ作为太阳能预报的基础ꎮ图１㊀光伏功率预测系统模块示意图(二)建模数据如图２所示ꎬ光伏功率预测系统需要处理海量光伏数据ꎬ包括太阳能并网电场ＳＣＡＤＡ数据㊁ＥＭＳ数据㊁ＮＷＰ数据等ꎮ然而由于太阳能并网电场运营㊁入网㊁维护等原因并不是所有数据都是有效数据ꎮ为了建立精确的光伏电站模型ꎬ系统通过智能数据过滤算法ꎬ剔出垃圾数据ꎬ保留有效数据ꎬ为光伏电场建模的数据净化打下了深厚的基础ꎮ图２㊀数据净化图(三)光电数据模式识别不同的太阳能并网电场具有完全不同的属性ꎬ例如装机规模㊁所处地理位置㊁电池板型号㊁气候条件㊁电网接纳条件等ꎮ因而开发不同的太阳能并网电场模型ꎬ使得系统能自适应的进行调整是光伏功率预测系统的一大优势ꎮ系统具备了全自动的人工智能算法可以适应各种不同种类的太阳能并网电场ꎮ(四)通用光电信息数据交换平台系统兼容不同电池厂商的ＳＣＡＤＡ数据交换协议ꎬ能够实时采集太阳能并网电场光电数据ꎬ同时具备数值气象预报数据接收能力ꎬ实现了太阳能资源数据和太阳能并网电场电力数据的融合ꎮ二㊁系统构成(一)硬件终端设施图３为光伏预测系统的网络拓扑图ꎬ硬件部分主要包括了功率预测服务器㊁气象数据处理服务器㊁安全隔离器㊁交换机㊁防火墙和ＰＣ工作站等ꎮ图３㊀光伏功率预测系统网络拓扑图功率预测主机(ＰＣ服务器):作为系统的核心设备将实现数据存储及管理ꎬ预测模型建立㊁分析及计算等主要功能ꎮＮＷＰ处理服务器(ＰＣ服务器):负责从数值天气预报服务商的服务器下载数值天气预报数据ꎬ经过处理后形成各光伏电站预测时段的数值天气预报数据送至数据库服务器ꎮ台防火墙:用于实现光伏电站安全区ＩＩ自动化系统与安全区Ｉ自动化系统数据通信的安全防护ꎬ以确保安全区Ｉ自６８１水电工程Һ㊀动化系统的安全运行ꎮ安全隔离装置:用于实现部署在安全区ＩＩ的光伏电站功率预测系统与Ｉｎｔｅｒｎｅｔ单向数据传输的安全隔离ꎮＰＣ工作站:用于系统的维护管理ꎬ运维人员监控系统运行状态ꎬ查询预测结果和统计报表等ꎮ(二)软件系统架构预测系统功能架构分为三层:基于ＳＣＡＤＡ平台的实时数据采集功能ꎬ数据处理及计算㊁统计功能ꎬ上层为用户交互界面ꎮ图４㊀光伏功率预测系统功能模块三㊁关键技术光伏功率预测系统包含三方面的关键技术:基础数据处理㊁数值气象预报㊁预测模型优化ꎮ(一)数据深挖掘技术如图５所示ꎬ在光伏电站的海量数据里ꎬ利用数据挖掘技术ꎬ完成相关性分析㊁误差分析㊁特征分析等ꎬ为高精度建模打下坚实的基础ꎮ图５㊀数据优化(二)全球中尺度模式气象预报采用高精度的气象源ꎬ以国际先进的中尺度数值天气预报技术为基础ꎬ通过大量敏感性试验将数值预报模型本地化后ꎬ将更加适用于光伏电场的实际需求ꎮ模型在考虑大尺度天气背景信息的同时ꎬ又充分考虑到光伏电场地形地势㊁表面粗糙度㊁气候特征等影响光伏电场变化的因素ꎬ使得预测结果更加稳定可靠ꎮ图６㊀气象预报(三)ＭＯＳ统计订正系统采用统计回归技术ꎬ通过分析历史数值天气预报的结果ꎬ建立预测辐照度和实测辐照度之间的误差的统计特性模型ꎬ可以进一步减小预报偏差ꎬ使预测结果更加准确ꎮ(四)多观测网的气象数据将多种来源于不同的观测网的气象信息作为数值天气预报模式输入的背景场ꎬ使得各个观测网的优势能够得到互补ꎬ模式预测的结果将会更加可靠ꎮ(五)专业化地理方案设计通过理论分析和大量试验ꎬ选取适应于各区域的边界层方案和近地层方案ꎬ因地制宜ꎬ使得预报结果更加准确ꎮ(六)专业化区域方案设计采用人工神经网络模型ꎬ在其基础上ꎬ加入一些复杂模型ꎬ比如卡尔曼滤波算法㊁小波分析㊁遗传算法㊁蚁群算法㊁概率统计模型等ꎮ建立一个复杂的精细化多模块自动寻优模型ꎮ(七)光伏功率预测算法光伏电站实际运行的功率预测系统ꎬ其功率预测过程为:定时读取电站历史采集数据ꎬ采用神经网络㊁支持向量机等多种建模原理ꎬ结合现场地形特点㊁气候特点㊁设备运行状态等因素ꎬ建立多种预测模型ꎻ再根据最新数值天气预报数据ꎬ预测出多种功率结果ꎻ最后将多种模型的预测结果进行选优ꎬ获得多模型混合的最优预测结果ꎮ图７㊀预测模型四㊁结束语该光功率预测系统以全球中尺度模式气象预报数据为基础ꎬ结合太阳能并网电场微观选址及针对不同地域特点的参数化方案ꎬ经过大规模并行分布式计算机集群的模式计算优化后得到高精度的中小尺度数值天气预报ꎬ作为太阳能预报的基础ꎮ能够提供未来１６８小时的辐照度㊁云量等高精度信息ꎬ时间分辨率１５分钟ꎬ空间分辨率达到３ˑ３公里ꎮ为准确预报未来太阳能的产量和负荷曲线打下坚实的基础ꎮ作者简介:张剑峰ꎬ中国电建集团中南勘测设计研究院有限公司ꎮ７８１。
光伏功率预测技术体系
光伏功率预测系统技术体系北京东润环能科技股份有限公司2015.06.011 光电功率预测技术概述1.1 光伏功率预测原理及作用光伏发电是利用半导体界面的光生伏特效应而将光能直接转变为电能的一种技术。
如果光线照射在太阳能电池上并被电板光伏吸收，具有足够能量的光子能够在P型硅和N型硅中将电子从共价键中激发，以致产生电子－空穴对。
界面层附近的电子和空穴在复合之前，将通过空间电荷的电场作用被相互分离。
电子向带正电的N区和空穴向带负电的P区运动。
通过界面层的电荷分离，将在P区和N区之间产生一个向外的可测试的电压。
通过光照在界面层产生的电子－空穴对越多，电流越大。
界面层吸收的光能越多，界面层即电池面积越大，在太阳能电池中形成的电流也越大。
对于光伏电板来说，单位面积的光伏阵列输出功率为：式中，η是转换效率；S是阵列面积；I是太阳辐照强度；t0 是大气温度。
对于既定的光伏发电系统来说，几乎所有的光伏并网逆变器都以相对稳定的功率转换效率运行在最大功率点跟踪（Maximum Power Point Tracking, MPPT）模式，其输出功率数据具有高度的自相关性，输出功率数据中已包含光伏阵列的系统信息。
虽然功率转换效率、光电转换效率会随着时间变化，但是在系统的使用周期内其变化量是非常小的，以至于在短期预测中可以认为是常数。
所以预测模型的输入变量中可不用考虑逆变器的功率转换效率、光伏阵列的光电转换效率、光伏阵列的总面积等隐含在历史输出功率数据中的因素，但是太阳辐射强度、环境温度等气象因素对光伏功率预测的精度有决定性作用。
由于光伏发电受辐照度、温度等天气变化、日夜交替和季节推移等不确定因素影响，有显著的随机性、波动性和间歇性。
因此，大规模光伏发电系统并网运行会影响电力系统的安全、稳定、经济运行。
准确的光伏功率预测有利于电力系统调度部门适时调整调度计划，从而有效地减轻光伏发电系统接入对电网的稳定安全运行造成的巨大冲击。
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张北六歪咀50MW光伏电站项目光伏功率预测系统技术协议中国建筑设计咨询有限公司2015年8月一、技术总的部分1总则1.1 一般规定1.1.1 本技术规范提出了张北六歪咀50MW光伏电站项目光伏发电功率预测预报系统装置的供货范围、设备的技术规格、遵循的技术标准、结构、性能和试验等方面的技术要求。
1.1.2 卖方在本技术规范中提出了最低限度的技术要求，并规定所有的技术要求和适用的标准。
卖方应提供一套满足本技术规范和所列标准要求的高质量产品及其相应服务。
对国家有关强制性标准，必须满足其要求。
1.1.3 卖方须执行本规范书所列标准。
有矛盾时，按较高标准执行。
卖方在设备设计和制造中所涉及的各项规程，规范和标准遵循现行最新版本的标准。
1.1.4技术协议签订5天内，按本规范书的要求，卖方提出合同设备的设计、制造、检验/试验、装配、安装、调试、试运、验收、运行和维护等标准清单给买方，由买方确认。
1.1.5设备采用的专利涉及到的全部费用均被认为已包含在设备价中，卖方保证买方不承担有关设备专利的一切责任。
1.1.6卖方提供高质量的设备。
这些设备是成熟可靠、技术先进的产品，且制造厂已有相同容量升压站合同设备制造、运行的成功经验。
卖方应熟悉国网公司风功率预测系统的技术规范要求，并长期从事风功率预测相关方向的研究。
提供的功率预测系统在同类型企业运行1年以上业绩清单。
投标人在同类型的系统工程上至少已有2年以上的从业经验，使用的产品应具有自主知识产权且有不少于3套的成功运行经验，且经实践证明是成熟可靠的产品，经过电力行业相关部门的验收，具有软件产品自主知识产权者优先。
卖方在投标书中应以应用业绩为题做专门说明。
其分包商亦应具有相同的经验和业绩并完全执行本规范书的要求，分包商资格应由买方书面认可，不允许分包商再分包。
1.1.7在签订合同之后，买方有权提出因规范标准和规程发生变化而产生的一些补充要求，具体项目由双方共同商定。
当主机参数发生变化时而引起的变化要求，设备不加价。
1.1.8本工程采用KKS标识系统。
卖方提供的技术文件（包括资料、图纸）和设备铭牌上标识到设备级。
卖方对KKS标识代码的唯一性、规律性、准确性、完整性和可扩展性负全责。
标识原则、方法在第一次设计联络会上确定。
1.1.9对于进口设备应有原产地证明材料和海关报关单，如在使用过程中发现有虚假行为，必须免费进行更换，并承担相应的损失。
1.1.10本招标文件为订货合同的附件，与合同正文具有同等效力。
1.1.11卖方在投标文件中未提出异议、偏差、差异的，买方均视为卖方接受和同意招标文件的要求。
2工程概述2.1 环境条件a）本条的目的在于强调设备应遵照的环境条件要求，因为这会影响设备的寿命、结构和运行可靠性。
b）下列环境条件适用按合同提供的所有设备和结构，特别是对于控制和仪表及电气设备的设计和选择尤其重要。
c）卖方保证提供的所有材料、设备、精加工件、装置和系统在运输、卸货、搬运、储存、安装和运行中能经得起环境的条件，并且没有损坏和失灵，能长期满容量连续运行。
2.2 工程条件项目名称：项目单位：工程规模：工程地址：运输方式：公路、铁路3 光功率预测系统装置技术要求合同中所有设备、备品备件，包括卖方自购其他单位获得的所有附件和设备，除本规范书中规定的技术参数和要求外，其余均应遵照最新版本的电力行业标准（DL）、国家标准（GB）和IEC标准及国际单位制（SI），这是对设备的最低要求。
投标人如果采用自己的标准或规范，必须向买方提供中文或英文复印件并经买方同意后方可采用，但不能低于DL、GB和IEC的有关规定。
3.1标准和规范本技术规范是参照以下标准制定的，投标设备应符合本技术规范的要求，本技术规范未作规定的要求按照下列标准执行。
3.1.1设计依据系统功能设计和开发应符合以下规范：《光伏电站接入电网技术规定》《光伏功率预测系统功能规范》《太阳能能资源测量方法》《太阳能能资源评估方法》《调度运行管理规范》《光伏电站并网验收规范》《光伏电站风能资源测量和评估技术规定》《电工名词术语》《继电保护和安全自动装置技术规程》《电力工程电缆设计规范》《继电保护设备信息接口配套标准》《国家电网公司十八项电网重大反事故措施》3.1.2设计标准系统功能设计和开发应符合以下标准：ISO------国际标准化组织标准GB-------中华人民共和国国家标准DL-------中华人民共和国电力行业标准3.2技术要求系统功能应满足建设方案、发展目标的要求，保证系统的实用性和适用性，并提供严格的安全管理措施，以保证系统及其数据的安全可靠性。
系统应采用开放式体系结构，满足可扩展性和可维护性等要求。
1)系统的实用性和适用性本系统的建设应立足于张北六歪咀50MW光伏电站项目对电网调度及运营管理的需求，借鉴国内外一流专业技术，充分考虑风电场调度运行的应用需求，满足各项规范要求的基础，保证系统在各项功能的针对性基础上体现整体的实用性及系统针对不同应用环节的适用性。
2)系统功能规范化严格遵循国家电网公司颁布的相关功能及技术规范。
3)系统开放性系统应具有开放的体系结构，采用规范信息模型和标准接口规范，保证本系统同其他相关系统之间的数据交换。
4)系统安全性满足《电网和电厂计算机监控系统及调度数据网络安全防护规定》(中华人民共和国国家经贸委第30号)和《电力二次系统安全防护规定》(国家电力监管委员会5号令)对电网计算机监控系统和系统之间互联的安全要求。
5)系统可靠性应对系统关键节点的设备、软件和数据进行冗余备份，提供故障隔离和排除技术手段，实现任一单点故障均不影响系统的正常运行。
4实时气象信息采集要求4.1基本要求光伏发电站应配备实时气象信息采集系统，应包括直射辐射表、散射辐射表、总辐射表、环境温度计、光伏组件温度计、风速仪、风向标、数据处理传输设备等；装机容量在50MW 及以上的光伏电站应配备全天空成像仪。
4.2站址要求4.2.1气象信息采集系统应能反映光伏发电站范围内的气象条件。
4.2.2气象信息采集系统环境信息观测仪器感应元件平面以上应无任何障碍物，若不满足，应与障碍物保持一定距离，避免障碍物的阴影对感应元件的遮挡。
不应靠近浅色墙面或其它易于反射阳光的物体，也不应暴露在人工辐射源之下。
4.3 测量设备要求4.3.1直接辐射表技术参数：a)光谱范围：280～3000nmb)测量范围：0～2000W/m2c)跟踪精度：24小时小于±1°d)灵敏度：7～14μV／W·m2e)安装：自动跟踪装置4.3.2散射辐射表技术参数：a)光谱范围：280～3000nmb)测量范围：0～2000W/m2c)灵敏度：7～14μV／W·m24.3.3总辐射表技术参数a)光谱范围：280～3000nmb)测量范围：0～2000W/m2c)测量精度：≤5%d)灵敏度：7～14 V／W·m2e)安装：水平安装4.3.4风速传感器：a)测量范围：0～50m/sb)测量精度：<±0.5 m/sc)工作环境温度：-40℃至60℃4.3.5风向传感器：a)测量范围：0～360ºb)测量精度：±2.5ºc)工作环境温度：-40℃至60℃4.3.6湿度传感器：a)测量范围：0～100%RHb)测量精度：±8%RHc)工作环境温度：-40℃至60℃4.3.7大气压力传感器：a)测量范围：500hPa～1100hPab)测量精度：±0.3hPac)工作环境温度：-40℃至60℃4.3.8环境温度传感器：a)测量范围：-40℃至60℃b)测量精度：±0.5℃4.3.9组件温度传感器：a)测量范围：-50℃至150℃b)测量精度：±0.5℃4.3.10数据记录仪：a)输入通道数：≥8b)准确度：0.5%c)数据存贮容量：记录3个月数据d)工作温度:-40℃至+60℃4.3.11全天空成像仪：a)图像解析度：≥352×288色彩，24Bit，JPEG格式b)采样速度：可调，时间间隔不能大于5minc)工作温度：-40℃至+60℃5预测数据要求5.1基本要求光伏发电站功率预测所需的数据至少应包括数值天气预报数据、实时气象数据、实时功率数据、运行状态、计划检修信息等。
5.2数据采集5.2.1数值天气预报数据应满足以下要求：a)应至少包括次日零时起未来3天的数值天气预报数据，时间分辨率为15min；b)数据至少应包括辐照强度、云量、气温、湿度、风速、风向、气压等参数；c)每日至少提供两次数值天气预报数据。
5.2.2实时气象数据应满足以下要求：a)实时气象数据应取自光伏发电站的实时气象信息采集系统；b)数据至少应包括总辐射、直接辐射、散射辐射、环境温度、湿度、光伏组件温度、风速、风向、气压等参数；c)数据传输应采用光纤传输方式，传输时间间隔应不大于5min；d)数据可用率应大于99%。
5.2.3实时功率数据、设备运行状态应取自光伏发电站计算机监控系统，采集时间间隔应不大于5min。
5.2.4所有数据的采集应能自动完成，并能通过手动方式补充录入。
5.2.5所有实时数据的时间延迟应不大于1min。
5.3数据处理5.3.1所有数据存入数据库前应进行完整性及合理性检验，并对缺测和异常数据进行补充和修正。
5.3.2数据完整性检验应满足：a)数据的数量应等于预期记录的数据数量；b)数据的时间顺序应符合预期的开始、结束时间，中间应连续。
5.3.3数据合理性检验应满足：a)对功率、数值天气预报、实测气象数据进行越限检验，可手动设置限值范围；b)根据实测气象数据与功率数据的关系对数据进行相关性检验。
5.3.4缺测和异常数据宜按下列要求处理：a)以前一时刻的功率数据补全缺测或异常的功率数据；b)以零替代小于零的功率数据；c)缺测或异常的气象数据可根据相关性原理由其它气象要素进行修正；不具备修正条件的以前一时刻数据替代；d)所有经过修正的数据以特殊标识记录并可查询；e)所有缺测和异常数据均可由人工补录或修正。
5.4数据存储数据存储应符合下列要求：a)存储系统运行期间所有时刻的数值天气预报数据；b)存储系统运行期间所有时刻的功率数据、实时气象数据；c)存储每次执行的短期功率预测的所有预测结果；d)存储每15min滚动执行的超短期功率预测的所有预测结果；e)预测曲线经过人工修正后存储修正前后的所有预测结果；f)所有数据至少保存10年。
6系统硬件要求6.1总体要求1)系统的参考配置参见网络结构图（参照图6-1）。
硬件配置应考虑具有扩展性。
2)本规范所列硬件为系统主要设备但非全部设备，各不同卖方有不同的解决方案，卖方应根据自己情况调整。