研究目的
利用频域辨识和一阶加纯滞后（FOPDT）建模技术，开发光伏电站功率预测系统，以应对光伏发电的间歇性和波动性问题。
研究成果
采用FOPDT建模和Python软件开发的电力预测系统能准确预测光伏输出功率，经实际数据验证有效。该系统为接入SCADA系统提供了便携高效的解决方案，有助于更好地控制和利用太阳能。
研究不足
该方法依赖于对FOPDT模型的准确识别，而这一过程可能受到天气条件变化和系统性能的影响。虽然强调了软件的可移植性，但对于不同的光伏电站，可能需要特定的数据输入和参数调整。
1：实验设计与方法选择：
采用频域辨识法从运行数据中识别光伏电站的一阶加纯滞后（FOPDT）模型。将模型离散化以建立功率预测的迭代计算公式，并开发基于Python的软件工具实现该流程。
2：样本选择与数据来源：
使用中国广东茂名加华山光伏电站在2017年1月1日至12月31日的全年数据，包含小时平均发电量、辐照度、温度及其他气象测量值。
3：实验设备与材料清单：
采用碲化镉薄膜技术的光伏电站、用于采集气象数据的测站、用于软件开发和测试的计算机系统。
4：实验步骤与操作流程：
采集运行数据，通过频响法和最小二乘法辨识FOPDT模型，对模型进行离散化处理，开发Python软件，并通过实际数据进行验证。
5：数据分析方法：
使用MATLAB进行模型辨识与验证，Python实现软件及预测功能，通过l2范数误差最小化对比实际功率输出。
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PV power plant
Jiahuashan 100MW
Generates photovoltaic power using Cadmium Telluride thin film technology.
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Meteorological station
Provides measurements of irradiance, wind speed, temperature, etc.
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MATLAB
MathWorks
Used for model identification, validation, and calculations.
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Python
Python Software Foundation
Used for developing portable power prediction software.
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SCADA
Supervisory Control and Data Acquisition system for power plant operations.
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