本發(fā)明涉及新能源發(fā)電領(lǐng)域，具體涉及一種基于天氣數(shù)據(jù)的新能源發(fā)電預(yù)測(cè)的方法。

背景技術(shù)：

1、隨著全球能源結(jié)構(gòu)向低碳化轉(zhuǎn)型，新能源發(fā)電（如風(fēng)能、太陽(yáng)能、生物質(zhì)能等）成為實(shí)現(xiàn)雙碳目標(biāo)的核心路徑。相較于傳統(tǒng)化石能源，新能源具有可再生、低污染等優(yōu)勢(shì)，但其發(fā)電效率受環(huán)境因素影響顯著，需通過(guò)智能化技術(shù)提升預(yù)測(cè)與控制能力，保障電網(wǎng)穩(wěn)定性。

2、在新能源體系中，生物質(zhì)能發(fā)電通過(guò)燃燒農(nóng)林廢棄物（如秸稈、木屑）或能源作物發(fā)電，具備以下不可替代性：

3、資源豐富：全球每年產(chǎn)生約140億噸生物質(zhì)廢棄物，利用率不足10%；

4、碳平衡特性：燃燒釋放的二氧化碳可被植物光合作用吸收，實(shí)現(xiàn)近零碳排放；

5、調(diào)峰能力：不受光照、風(fēng)速限制，可靈活調(diào)節(jié)發(fā)電負(fù)荷，彌補(bǔ)風(fēng)光發(fā)電的間歇性缺陷。

6、然而，生物質(zhì)能發(fā)電面臨核心挑戰(zhàn)：

7、原料供應(yīng)波動(dòng)：生物質(zhì)原料的含水率、熱值受天氣（降雨、濕度、溫度）和運(yùn)輸效率（道路擁堵、車(chē)輛故障）影響顯著；

8、燃燒效率損失：含水率超標(biāo)或霉變會(huì)降低熱值利用率，導(dǎo)致發(fā)電量預(yù)測(cè)偏差高；

9、管理粗放：現(xiàn)有技術(shù)中依賴(lài)人工經(jīng)驗(yàn)，缺乏對(duì)儲(chǔ)存、運(yùn)輸、燃燒全鏈條的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)與優(yōu)化能力；

10、目前生物質(zhì)發(fā)電量預(yù)測(cè)主要采用兩類(lèi)方法：

11、基于原料特性的靜態(tài)模型：僅根據(jù)實(shí)驗(yàn)室測(cè)定的干基熱值與質(zhì)量計(jì)算理論發(fā)電量，忽略?xún)?chǔ)存與運(yùn)輸環(huán)節(jié)的動(dòng)態(tài)損耗；

12、單一環(huán)境因子修正模型：例如僅通過(guò)降雨量調(diào)整運(yùn)輸時(shí)間，未融合降雪、冰凍、空氣濕度等多因素耦合效應(yīng)。

13、上述方法存在以下問(wèn)題：

14、預(yù)測(cè)精度低：未量化天氣對(duì)原料質(zhì)量（如含水率、霉變率）的實(shí)時(shí)影響，導(dǎo)致發(fā)電量預(yù)測(cè)偏差大；

15、響應(yīng)滯后：依賴(lài)人工巡檢與手動(dòng)數(shù)據(jù)錄入，無(wú)法動(dòng)態(tài)適應(yīng)天氣突變或運(yùn)輸中斷；

16、局部?jī)?yōu)化缺陷：僅針對(duì)單一環(huán)節(jié)（如儲(chǔ)存或運(yùn)輸）優(yōu)化，缺乏全鏈條協(xié)同控制，因此，提出一種基于天氣數(shù)據(jù)的新能源發(fā)電預(yù)測(cè)的方法。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明所要解決的技術(shù)問(wèn)題在于：如何解決現(xiàn)有的新能源發(fā)電預(yù)測(cè)的方法，預(yù)測(cè)精度低與響應(yīng)滯后的問(wèn)題，提供了一種基于天氣數(shù)據(jù)的新能源發(fā)電預(yù)測(cè)的方法。

2、本發(fā)明是通過(guò)以下技術(shù)方案解決上述技術(shù)問(wèn)題的，本發(fā)明包括以下步驟：

3、步驟a：進(jìn)行原料特性分析，采集生物質(zhì)原料的物理特性參數(shù)，包括干基熱值、濕基含水率及質(zhì)量，通過(guò)熱力學(xué)模型生成初始發(fā)電量預(yù)測(cè)；

4、步驟b：在原料儲(chǔ)存區(qū)部署分布式溫濕度傳感器網(wǎng)絡(luò)，實(shí)時(shí)采集溫度、濕度、降雨量數(shù)據(jù)，結(jié)合環(huán)境參數(shù)動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)原料霉變速率與含水率變化；

5、步驟c：進(jìn)行運(yùn)輸動(dòng)態(tài)建模，集成氣象衛(wèi)星、交通管理平臺(tái)及車(chē)載診斷系統(tǒng)，實(shí)時(shí)獲取運(yùn)輸路徑的天氣數(shù)據(jù)（包括降雨強(qiáng)度、降雪量、風(fēng)速、環(huán)境溫度）、道路等級(jí)、實(shí)時(shí)交通流量及車(chē)輛機(jī)械狀態(tài)，構(gòu)建運(yùn)輸效率預(yù)測(cè)模型；

6、步驟d：通過(guò)自適應(yīng)權(quán)重分配算法對(duì)步驟a至c的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行融合，生成最終發(fā)電量預(yù)測(cè)值；

7、步驟e：進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)閉環(huán)控制，當(dāng)預(yù)測(cè)含水率超過(guò)預(yù)設(shè)安全閾值或運(yùn)輸路徑綜合風(fēng)險(xiǎn)值達(dá)到預(yù)警級(jí)別時(shí)，自動(dòng)觸發(fā)儲(chǔ)存區(qū)保護(hù)裝置、運(yùn)輸路徑動(dòng)態(tài)優(yōu)化及車(chē)輛應(yīng)急控制協(xié)議。

8、進(jìn)一步在于，所述步驟a中通過(guò)熱力學(xué)模型計(jì)算有效熱值，并結(jié)合原料質(zhì)量與發(fā)電效率生成初始發(fā)電量預(yù)測(cè)，其具體過(guò)程如下：

9、；

10、其中：為原料干基熱值，為濕基含水率（取值范圍0～1），為水的汽化潛熱；

11、同時(shí)，結(jié)合發(fā)電效率和原料質(zhì)量m，進(jìn)行理論發(fā)電量預(yù)測(cè)，通過(guò)公式：

12、；

13、計(jì)算出理論發(fā)電量；

14、發(fā)電效率通過(guò)歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)校準(zhǔn)。

15、進(jìn)一步在于，預(yù)測(cè)原料霉變速率的過(guò)程如下：通過(guò)阿倫尼烏斯方程計(jì)算霉變反應(yīng)速率，具體公式為：

16、；

17、式中，e為自然常數(shù)（自然指數(shù)函數(shù)的底數(shù)），用于描述指數(shù)增長(zhǎng)或衰減關(guān)系，t為儲(chǔ)存區(qū)實(shí)時(shí)溫度，a和ea分別為通過(guò)實(shí)驗(yàn)室標(biāo)定的霉變反應(yīng)動(dòng)力學(xué)參數(shù)，r為理想氣體常數(shù)；

18、采用三維擴(kuò)散方程模擬原料堆內(nèi)部濕度分布，控制方程為：

19、；

20、其中s(x,y,z)表示降雨或融雪在原料堆空間坐標(biāo)(x,y,z)處的滲透速率，通過(guò)毫米波雷達(dá)監(jiān)測(cè)降水空間分布，為含水率，d為濕度擴(kuò)散系數(shù)，為濕度的拉普拉斯算子（三維空間二階導(dǎo)數(shù)），表示濕度的空間分布梯度，t為時(shí)間變量。

21、進(jìn)一步在于，所述濕度擴(kuò)散系數(shù)d的動(dòng)態(tài)修正方法為：

22、根據(jù)實(shí)時(shí)濕度h與降雪量s對(duì)擴(kuò)散系數(shù)進(jìn)行非線(xiàn)性調(diào)整，具體公式如下：

23、；

24、式中，d0為基礎(chǔ)擴(kuò)散系數(shù)，干燥環(huán)境下的擴(kuò)散能力基準(zhǔn)值，hcritica為預(yù)設(shè)的濕度臨界閾值，當(dāng)實(shí)時(shí)濕度超過(guò)該閾值時(shí)啟動(dòng)擴(kuò)散系數(shù)補(bǔ)償機(jī)制；

25、hscale為濕度影響尺度參數(shù)，控制擴(kuò)散系數(shù)隨濕度變化的敏感度；

26、h為實(shí)時(shí)濕度，由儲(chǔ)存區(qū)濕度傳感器獲取；

27、參數(shù)αs根據(jù)雪質(zhì)密度與原料孔隙率的關(guān)系動(dòng)態(tài)標(biāo)定。

28、進(jìn)一步在于，所述運(yùn)輸動(dòng)態(tài)建模過(guò)程中，進(jìn)行延遲時(shí)間預(yù)測(cè)，具體預(yù)測(cè)過(guò)程如下：

29、基于多源數(shù)據(jù)融合計(jì)算運(yùn)輸延遲時(shí)間：

30、；

31、式中，α為降雨延遲系數(shù)，反映降雨對(duì)車(chē)速的影響程度；

32、rtrans和s分別為降雨強(qiáng)度與降雪量，通過(guò)車(chē)載氣象站與衛(wèi)星數(shù)據(jù)融合獲??；

33、d為運(yùn)輸距離，tfreeze為冰凍溫度閾值，tenv為環(huán)境溫度，由車(chē)載溫濕度傳感器測(cè)量；

34、vsnow為冰雪路面車(chē)速衰減系數(shù)，反映溫度對(duì)冰雪路面車(chē)速的影響；

35、αs為降雪延遲系數(shù)；

36、所述運(yùn)輸動(dòng)態(tài)建模過(guò)程中，還進(jìn)行了運(yùn)輸含水率增量預(yù)測(cè)；

37、所述道路等級(jí)劃分為高速公路、國(guó)道、省道三級(jí)，分別對(duì)應(yīng)不同的基準(zhǔn)車(chē)速vbase，并結(jié)合實(shí)時(shí)交通擁堵指數(shù)ti對(duì)車(chē)速進(jìn)行二次修正。

38、進(jìn)一步在于，所述運(yùn)輸含水率增量預(yù)測(cè)的具體過(guò)程如下：雨水滲透、融雪吸濕與空氣濕度擴(kuò)散的多因素耦合計(jì)算模型：

39、；

40、其中hair為運(yùn)輸途中實(shí)時(shí)空氣濕度，通過(guò)車(chē)載溫濕度傳感器每5分鐘采樣一次；

41、所述參數(shù)γ為融雪吸濕系數(shù)，與原料表面積/體積比正相關(guān)，通過(guò)多光譜成像儀實(shí)時(shí)測(cè)算原料幾何形態(tài)；

42、β為雨水滲透系數(shù)，與運(yùn)輸車(chē)輛篷布密封性相關(guān)；

43、km為雪層融化速率常數(shù)，與溫度和風(fēng)速成正相關(guān)。

44、δ為空氣濕度擴(kuò)散系數(shù)，表征高濕度環(huán)境中原料吸濕能力；

45、hair為運(yùn)輸途中空氣濕度，每5分鐘采樣一次。

46、heq為原料平衡濕度，通過(guò)實(shí)驗(yàn)室吸濕等溫線(xiàn)測(cè)定獲?。?/p>

47、δt為運(yùn)輸延遲時(shí)間，t為雪層暴露時(shí)間，即原料表面被積雪覆蓋的累計(jì)時(shí)間。

48、進(jìn)一步在于，所述自適應(yīng)權(quán)重分配算法實(shí)現(xiàn)過(guò)程如下：

49、基于各階段預(yù)測(cè)模型的歷史誤差maei計(jì)算動(dòng)態(tài)權(quán)重：

50、；

51、其中α為權(quán)重分配靈敏度系數(shù)，通過(guò)lstm網(wǎng)絡(luò)根據(jù)天氣穩(wěn)定性指數(shù)動(dòng)態(tài)調(diào)整，用于控制權(quán)重分配差異度（默認(rèn)值1.0）；

52、權(quán)重分配結(jié)果隔預(yù)設(shè)時(shí)長(zhǎng)更新一次，并通過(guò)區(qū)塊鏈存證模塊記錄歷史權(quán)重變化；

53、λi為第i階段的權(quán)重，i=1、2、3對(duì)應(yīng)原料分析、儲(chǔ)存、運(yùn)輸階段，滿(mǎn)足λ1+λ2+λ3=1。

54、maei為第i階段預(yù)測(cè)模型的歷史平均絕對(duì)誤差，通過(guò)過(guò)去30天數(shù)據(jù)計(jì)算。

55、進(jìn)一步在于，風(fēng)險(xiǎn)閉環(huán)控制的內(nèi)容還包括運(yùn)輸車(chē)輛的除濕控制，運(yùn)輸車(chē)輛的除濕控制過(guò)程如下：

56、在運(yùn)輸車(chē)輛上設(shè)置了濕度傳感器，當(dāng)濕度傳感器監(jiān)測(cè)到車(chē)載原料的濕度h大于hthreshold時(shí)，啟動(dòng)除濕機(jī)組并控制干燥劑投放量，hthreshold為預(yù)先設(shè)定的濕度臨界值，干燥機(jī)投放量獲取過(guò)程如下：

57、；

58、式中kd為干燥劑投放效率系數(shù)，由干燥劑類(lèi)型與除濕機(jī)功率決定，htarget為目標(biāo)濕度，即預(yù)設(shè)安全閾值，vstorage為儲(chǔ)存區(qū)容積，通過(guò)3d點(diǎn)云掃描定期校準(zhǔn)。

59、進(jìn)一步在于，所述新能源發(fā)電預(yù)測(cè)的方法還包括通過(guò)多光譜成像儀進(jìn)行含水率檢測(cè)，其具體過(guò)程如下：采用多光譜成像儀采集原料表面在特征波長(zhǎng)的反射光譜；

60、通過(guò)非線(xiàn)性回歸模型反演含水率：

61、；

62、其中到為特征波長(zhǎng)反射光強(qiáng)度，k1、k2和k3為標(biāo)定系數(shù)，通過(guò)實(shí)驗(yàn)室標(biāo)準(zhǔn)樣品回歸擬合，每季度通過(guò)實(shí)驗(yàn)室標(biāo)準(zhǔn)樣品重新校準(zhǔn)。

63、本發(fā)明相比現(xiàn)有技術(shù)具有以下優(yōu)點(diǎn)：該基于天氣數(shù)據(jù)的新能源發(fā)電預(yù)測(cè)的方法，通過(guò)融合原料特性、儲(chǔ)存環(huán)境與運(yùn)輸動(dòng)態(tài)的多維度數(shù)據(jù)，克服傳統(tǒng)單一模型預(yù)測(cè)的局限性，顯著提高生物質(zhì)燃燒發(fā)電量預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，為電網(wǎng)調(diào)度提供可靠依據(jù)，覆蓋原料儲(chǔ)存、運(yùn)輸至燃燒發(fā)電的全流程，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)含水率變化與霉變風(fēng)險(xiǎn)，確保原料質(zhì)量可控，降低因原料劣化導(dǎo)致的發(fā)電效率損失，動(dòng)態(tài)響應(yīng)降雨、降雪、冰凍、高濕度等天氣變化，量化天氣對(duì)儲(chǔ)存與運(yùn)輸環(huán)節(jié)的影響，優(yōu)化應(yīng)對(duì)策略，減少極端氣候?qū)е碌陌l(fā)電中斷風(fēng)險(xiǎn)，結(jié)合實(shí)時(shí)交通路況與道路等級(jí)差異，動(dòng)態(tài)調(diào)整運(yùn)輸路徑與車(chē)速預(yù)測(cè)，平衡運(yùn)輸時(shí)效性與燃料消耗成本，提升物流效率；

64、采用多光譜成像技術(shù)實(shí)現(xiàn)含水率空間分布的可視化監(jiān)測(cè)，避免傳統(tǒng)取樣檢測(cè)對(duì)原料的破壞，同時(shí)識(shí)別局部異常區(qū)域，提升檢測(cè)效率，自動(dòng)觸發(fā)儲(chǔ)存區(qū)干燥、運(yùn)輸加熱保護(hù)等應(yīng)急措施，結(jié)合路徑重規(guī)劃算法，形成監(jiān)測(cè)、預(yù)警與處置的閉環(huán)，降低運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，全流程自動(dòng)化數(shù)據(jù)采集與分析，減少人工巡檢與手動(dòng)錄入錯(cuò)誤，降低運(yùn)維成本，提升生物質(zhì)能發(fā)電系統(tǒng)的智能化水平。