科学家提出预测太阳能数据新法

澳大利亚太阳能数据地图图片来源:澳大利亚国立大学

根据我们的报纸，太阳能研究人员传统上只使用单个住宅太阳能光伏系统的功率测量来估计一个城市的发电量。然而，房子的安装并不是一个城市的理想代表，因为一天中不同的时间，太阳能电池板的方向，树木和云层投射的阴影都会影响发电。为了充分了解如何在不破坏发展中国家所依赖的可靠电力供应的情况下将这种可再生能源纳入电网，迫切需要从分布在整个城市的光伏系统获得数据。

来自澳大利亚国立大学和德国艾瑟尔市霍夫太阳能系统研究所的工程师，从澳大利亚1287户住宅安装的太阳能光伏系统中，提供了一套免费的质量控制调谐数据集。该数据集于5月28日发表在美国物理联合会出版的《可再生和可持续能源杂志》上。数据集的作者杰米·布莱特称之为太阳能研究者的“礼物”。“之前没有人提出一个覆盖3个城市6个月测量数据的免费数据集，这是一个很大的数字。”

布莱特解释说，研究人员绞尽脑汁收集电能值，并发明了云模型，在城市各处移动，从不同地点“制造”光伏电能输出。“这是人们第一次能够方便地访问数据，进行所需的空间分析，并以可控的方式管理太阳能和电网的集成。”布莱特说。

在澳大利亚，近23%的家庭拥有光伏系统，这对电网的安全可靠管理非常重要。例如，为了维持电器的推荐电压并确保电力供应，电网运营商需要对太阳能波动做出反应和规划。

通过订阅公共网站pvoutput.org，布莱特和他的同事能够获得由光伏系统功率转换器自动记录和提供的原始光伏功率数据。计算机程序员从网站上提取数据，并将其输入工程师的数据库，从而收集每个光伏系统的详细特征，如尺寸和效率。利用这些元数据和卫星图像，他们对数据集进行了严格的质量控制，并训练了调整算法来清除所有“坏数据”。

“我们的调整程序是一种发现所有潜在系统性损失(如阴影)并将其从数据集中移除的方法。我们不仅应该删除它们，还应该减少它们，使它们具有代表性。”布莱特说。然后，可以将有代表性的案例外推至更大的区域，供卫星用于改进太阳能预测。

布莱特说:“我们已经用这个数据集证明了光伏系统的实时报告可以显著改善预测。太阳能预测公司正在将我们的方法应用于实际的工业预测系统。”

通过在每个处理阶段为数据集提供代码和指令，布莱特希望为其他研究人员提供一个良好的开端。(晋南)

相关论文信息:DOI: 10.1063/1.5094059

《中国科学日报》(2019-05-28第二版国际版)