预测住宅太阳能系统中前后光伏板的发电和Fullriver蓄电池充电
2026-07-21 20:47:54 点击：次
双面光伏（PV）系统在住宅区的应用日益被接受，因为这些系统能够收集前后辐射，从而比传统单面模块提升能量产额。这些系统可与电池储能系统（BESS）配合使用，以提高自用电量、可靠性和操作灵活性。然而，照照度变异、反照率效应、温度动力学和负载行为之间的非线性相互作用，使得准确预测光伏发电量和电池电荷状态（SOC）变得困难。本文提出了基于2千瓦住宅双面PV-BESS的两步人工智能预测模型。该方法包括：使用实时传感器获取数据，数据经过预处理和归一化，并通过特征工程分别获得双面特异性参数（有效辐照度和反照率）。它采用了基于物理的SOC模型来表示电池动力学。它们包括三种预测模型，分别是随机森林、XGBoost和长短期记忆（LSTM），其中LSTM采用时间序列学习的概念，而基于树的模型则表示非线性特征交互。基于RMSE和MAE的性能比较表明，LSTM在PV预测中为42瓦RMSE，在SOC估计中为3.2%，精度很高。特征分析中凸显了双面参数的重要性。该系统基于预测能源控制和住宅系统的智能优化。
过去几年，全球范围内安装在住宅楼顶的光伏（PV）系统实现了巨大增长，特别是由于电价上涨、政府激励措施以及对环境意识的提升[1]。家庭市场向分布式发电的转变为住宅用户提供了减少对公用事业供电依赖的新机遇，同时也在脱碳化目标中发挥作用[2]。在这方面，双面光伏模块为在后部和前部采集太阳辐射提供了潜在解决方案，而非只能感应后部太阳辐射的单面模块。这些双面设计通过利用后侧反射和漫射，提升了发电能力，实质上提供了比单面系统更大的发电能力[3]。举例来说，最新文献指出双面光伏在屋顶应用等多个领域日益广泛，因其有潜力捕获更多能量。
这种良率优势在住宅区尤为有用，因为屋顶或露台覆盖有高反照率表面，如白色屋顶、水泥露台或浅色瓷砖[4]。高反照率意味着双面模块后部有更多阳光可用，从而增强了系统输出。在印度屋顶环境中，研究发现，在有利的天气条件下，白色/灰色瓦片露台上的双面模块能能比单面模块高出10%以上[5]。
与此同时，电池储能系统（BESS）已成为住宅光伏系统的辅助技术[6]。这将使业主能够将电价高于电网高峰期的能源消耗转移，降低电网峰值负荷，并通过整合电池储能提升现场太阳能发电的自用电量[7]。灵活性 BESS在可再生能源系统中日益重要，使得即使太阳辐照度不总是可用，系统运行仍保持可靠和高效[8]。配备合适容量的电池，结合住宅双面光伏系统2千瓦电力系统，业主可以显著减少对电网的依赖，提高能源自主性，并增强对停电或高峰电价的抵抗力[9]。因此，混合系统不仅通过双面光伏提供更好的发电能力，还通过BESS提供了更大的灵活性，使混合系统成为未来住宅建筑能源需求的极具吸引力的解决方案[10]。尽管双面光伏与电池储能集成潜力巨大，但住宅环境中双面光伏-BESS混合系统的准确预测仍是一个复杂问题[11]。正是这种复杂性由多种环境、几何和运营因素引发，影响发电和储存动态[12]。最大的问题是双面光伏性能之间的相关性并非线性。与单面面板不同，双面模块依赖面板背面的反射辐射和正面的辐照度，这取决于地面反照率、模块高度、安装时的几何形状以及表面特性[13]。后部辐照度对地面反射率和车顶几何形状的变化特别敏感。研究发现，反照率估计不足可能导致双面能量建模预测的显著不准确，尤其是在屋顶材料和反射率差异极大的住宅条件下[14]。第二个障碍是屋顶上时间变化的阴影和几何结构的复杂性。房屋常被附近房产、女儿墙、天线、通风口、水箱和植物遮蔽[15]。这些动态的阴影模式导致前后辐照度变化不均，因此预测双面增益变得困难。双面光伏的研究表明，任何部分或间歇的阴影都可能对预测的能量表现产生巨大影响，从而使预测能量输出变得困难[16]。
当考虑电池储能系统的充放电特性时，系统的行为也变得复杂。电池性能取决于多种相关因素，包括太阳能的可用性、实时负载需求、电荷状态（SOC）极限、劣化、库仑效率和逆变器损耗[17]。这些相互依赖引入了非线性时间动力学，这在传统模型中不易适用，尤其是在居住用电条件变化的情况下。
另一种不确定性是家庭负荷模式的变异性。白天住宅用电需求因居住行为、电器编程、因天气条件需要冷暖活动以及使用时段电价安排而变化[18]。这种变异性影响电池充放电过程的行为，最终影响整个混合PV-BESS系统的行为，使性能预测过程更加复杂[19]。最后，传统物理模型的不足也是预测问题的原因之一。传统的基于辐照度温度的PV模型未能充分代表双面后方副作用、反照率效应、屋顶遮蔽动态或电池循环行为[20]。这些是简单的模型，通常在高度动态的住宅模型的短期预测期内不够充分。最新文献指出，物理建模不足以提供混合系统中可靠太阳能预测所需的准确性。
鉴于这些问题彼此紧密相关，基于人工智能的预测建模，尤其是在依赖机器学习（ML）和深度学习（DL）时，可以被视为一个稳健且扎实的替代方案[21]。AI方法为住宅双面PV-BESSS提供了高预测分辨率和灵活性，因为它依赖于直接依赖历史数据的复杂非线性关系。
本研究的主要目标是开发一套基于人工智能的预测系统，能够准确预测配备电池储能功能的2千瓦住宅双面光伏电站的性能[22]。该框架考虑了双面特异参数，如后方辐照度和反照率，以及环境和操作变量，以提高预测的准确性。
该工作的主要贡献是开发了一个基于人工智能的预测模型，直接用于预测配备电池储能的住宅双面光伏（PV）系统的性能。与传统使用前侧辐照度和简化环境描述符的预测模型不同，新方法明确反映双面描述符（后方辐照度、地面反照率和有效辐照度）的使用。这使得预测模型能够模拟双面模块特有的光学和几何相互作用，如反射辐射动力学、屋顶表面几何以及安装高度效应。该框架通过将这些参数纳入特征工程阶段，反映了真实的住宅运营条件，并更好地预测结果。
除了双面感知特征集成外，预测架构还将物理系统的知识与数据驱动学习相结合。PV行为通过有效的辐照度建模和温度依赖效率修正和库仑计数估计的电荷状态（SOC）表示，为电池建模提供了基于物理的训练参考。本文将比较三种人工智能范式，包括随机森林、XGBoost和长短期记忆（LSTM），以确定它们在非线性和时间相关预测问题中的适用性。研究结果表明，LSTM模型始终能够实现高精度，因为它能够检测与辐照度变异、阴影动态以及电池电放电行为相关的时间依赖性。
这种双面光学特性与高度发达的人工智能预测相结合，使当前的研究在当前文献中脱颖而出，而现有文献通常专注于单面PV建模，或者更常见的是无双面感知的AI预测。该框架使后部贡献更为现实，并通过建模和验证后部因素对预测精度的贡献，支持后部的重要性，并提供支持智能住宅能源管理的实用信息。
特别是，研究利用基于AI的时间序列模型预测了交流电的每小时发电量和电池SoC，并对比了Random Forest、XGBoost和LSTM算法的性能。它还测量后方辐照度和反照率对模型性能的影响，以更好地理解生活区的双面行为。由此产生的预测框架被用于更好的电池调度、更高的自用电量、减少对电网的依赖，以及可比拟的屋顶PV-BESS（光伏-BESS）安装的可扩展性。该研究的新颖之处在于它是一种双面敏感预测方法，同时结合了光学建模、混合物理-数据电池表现以及单一居住环境中的比较人工智能评估。对当前光伏预测和SOC建模系统极限的文献综述为本研究做出了贡献，这成为一种强有力的循证预测解决方案，提升了智能住宅能源系统的能力。
图形摘要
简介
这种良率优势在住宅区尤为有用，因为屋顶或露台覆盖有高反照率表面，如白色屋顶、水泥露台或浅色瓷砖[4]。高反照率意味着双面模块后部有更多阳光可用，从而增强了系统输出。在印度屋顶环境中，研究发现，在有利的天气条件下，白色/灰色瓦片露台上的双面模块能能比单面模块高出10%以上[5]。
与此同时，电池储能系统（BESS）已成为住宅光伏系统的辅助技术[6]。这将使业主能够将电价高于电网高峰期的能源消耗转移，降低电网峰值负荷，并通过整合电池储能提升现场太阳能发电的自用电量[7]。灵活性 BESS在可再生能源系统中日益重要，使得即使太阳辐照度不总是可用，系统运行仍保持可靠和高效[8]。配备合适容量的电池，结合住宅双面光伏系统2千瓦电力系统，业主可以显著减少对电网的依赖，提高能源自主性，并增强对停电或高峰电价的抵抗力[9]。因此，混合系统不仅通过双面光伏提供更好的发电能力，还通过BESS提供了更大的灵活性，使混合系统成为未来住宅建筑能源需求的极具吸引力的解决方案[10]。尽管双面光伏与电池储能集成潜力巨大，但住宅环境中双面光伏-BESS混合系统的准确预测仍是一个复杂问题[11]。正是这种复杂性由多种环境、几何和运营因素引发，影响发电和储存动态[12]。最大的问题是双面光伏性能之间的相关性并非线性。与单面面板不同，双面模块依赖面板背面的反射辐射和正面的辐照度，这取决于地面反照率、模块高度、安装时的几何形状以及表面特性[13]。后部辐照度对地面反射率和车顶几何形状的变化特别敏感。研究发现，反照率估计不足可能导致双面能量建模预测的显著不准确，尤其是在屋顶材料和反射率差异极大的住宅条件下[14]。第二个障碍是屋顶上时间变化的阴影和几何结构的复杂性。房屋常被附近房产、女儿墙、天线、通风口、水箱和植物遮蔽[15]。这些动态的阴影模式导致前后辐照度变化不均，因此预测双面增益变得困难。双面光伏的研究表明，任何部分或间歇的阴影都可能对预测的能量表现产生巨大影响，从而使预测能量输出变得困难[16]。
当考虑电池储能系统的充放电特性时，系统的行为也变得复杂。电池性能取决于多种相关因素，包括太阳能的可用性、实时负载需求、电荷状态（SOC）极限、劣化、库仑效率和逆变器损耗[17]。这些相互依赖引入了非线性时间动力学，这在传统模型中不易适用，尤其是在居住用电条件变化的情况下。
另一种不确定性是家庭负荷模式的变异性。白天住宅用电需求因居住行为、电器编程、因天气条件需要冷暖活动以及使用时段电价安排而变化[18]。这种变异性影响电池充放电过程的行为，最终影响整个混合PV-BESS系统的行为，使性能预测过程更加复杂[19]。最后，传统物理模型的不足也是预测问题的原因之一。传统的基于辐照度温度的PV模型未能充分代表双面后方副作用、反照率效应、屋顶遮蔽动态或电池循环行为[20]。这些是简单的模型，通常在高度动态的住宅模型的短期预测期内不够充分。最新文献指出，物理建模不足以提供混合系统中可靠太阳能预测所需的准确性。
鉴于这些问题彼此紧密相关，基于人工智能的预测建模，尤其是在依赖机器学习（ML）和深度学习（DL）时，可以被视为一个稳健且扎实的替代方案[21]。AI方法为住宅双面PV-BESSS提供了高预测分辨率和灵活性，因为它依赖于直接依赖历史数据的复杂非线性关系。
本研究的主要目标是开发一套基于人工智能的预测系统，能够准确预测配备电池储能功能的2千瓦住宅双面光伏电站的性能[22]。该框架考虑了双面特异参数，如后方辐照度和反照率，以及环境和操作变量，以提高预测的准确性。
该工作的主要贡献是开发了一个基于人工智能的预测模型，直接用于预测配备电池储能的住宅双面光伏（PV）系统的性能。与传统使用前侧辐照度和简化环境描述符的预测模型不同，新方法明确反映双面描述符（后方辐照度、地面反照率和有效辐照度）的使用。这使得预测模型能够模拟双面模块特有的光学和几何相互作用，如反射辐射动力学、屋顶表面几何以及安装高度效应。该框架通过将这些参数纳入特征工程阶段，反映了真实的住宅运营条件，并更好地预测结果。
除了双面感知特征集成外，预测架构还将物理系统的知识与数据驱动学习相结合。PV行为通过有效的辐照度建模和温度依赖效率修正和库仑计数估计的电荷状态（SOC）表示，为电池建模提供了基于物理的训练参考。本文将比较三种人工智能范式，包括随机森林、XGBoost和长短期记忆（LSTM），以确定它们在非线性和时间相关预测问题中的适用性。研究结果表明，LSTM模型始终能够实现高精度，因为它能够检测与辐照度变异、阴影动态以及电池电放电行为相关的时间依赖性。
这种双面光学特性与高度发达的人工智能预测相结合，使当前的研究在当前文献中脱颖而出，而现有文献通常专注于单面PV建模，或者更常见的是无双面感知的AI预测。该框架使后部贡献更为现实，并通过建模和验证后部因素对预测精度的贡献，支持后部的重要性，并提供支持智能住宅能源管理的实用信息。
特别是，研究利用基于AI的时间序列模型预测了交流电的每小时发电量和电池SoC，并对比了Random Forest、XGBoost和LSTM算法的性能。它还测量后方辐照度和反照率对模型性能的影响，以更好地理解生活区的双面行为。由此产生的预测框架被用于更好的电池调度、更高的自用电量、减少对电网的依赖，以及可比拟的屋顶PV-BESS（光伏-BESS）安装的可扩展性。该研究的新颖之处在于它是一种双面敏感预测方法，同时结合了光学建模、混合物理-数据电池表现以及单一居住环境中的比较人工智能评估。对当前光伏预测和SOC建模系统极限的文献综述为本研究做出了贡献，这成为一种强有力的循证预测解决方案，提升了智能住宅能源系统的能力。