Modell zur Ermittlung der erwarteten Leistungsabgabe einer Photovoltaik-Anlage (PV-Anlage) auf Basis der DWD-Wettervorhersagedaten.
Die grundlegende Vorgehensweise des Programms wurde vom Kilian Knoll-Tool „DWDForecast“ abgeleitet: https://github.com/kilianknoll/DWDForecast Vielen Dank für die Ideen!
Folgende Bibliotheken werden verwendet:
Erstellen Sie eine virtuelle Umgebung mit dem Python > 3.8.1-Interpreter (Python 3.7.x kann Probleme mit Pytables verursachen.)
Installieren Sie dann Pakete aus der Datei „requirements.txt“.
Diese Implementierung wird verwendet, um ein Prognosemodell anhand der Messwerte der PV-Anlage zu überprüfen
Daher wurde folgender Plan initiiert:
Später werden die Ergebnisse dieser Überprüfung die Grundlage für die Produktionsprognose bilden, um die optimale Reihenfolge der Auslastung von ... zu planen.
wobei das Ziel darin besteht, den Eigenverbrauch des selbst erzeugten Stroms zu maximieren.
Daher wird die Vorhersage als regelmäßig laufender Thread eingerichtet, der die Vorhersage beispielsweise alle 6 Stunden aktualisiert. Anschließend werden die Prognosedaten in einer SQL-Bibliothek gespeichert, um in einer Node-Red-Umgebung angezeigt zu werden.
Die aktuellen Werte des PV-Wechselrichters werden regelmäßig (z. B. minütlich) in einer InfluxDB gespeichert.
Die Wettervorhersage basiert auf dem Mosmix-Modell des DWD. Die Station, die dem Standort der PV-Anlage am nächsten liegt, wird in der Datei „configuration.ini“ im Abschnitt „DWD“ definiert.
Grundsätzlich ist es zur Validierung möglich, der Simulation sowohl Prognosedaten als auch historische Daten (Messwerte) zugrunde zu legen. Die historischen Daten umfassen sowohl Globalstrahlung als auch diffuse Strahlung
Da die verfügbare Dachfläche recht begrenzt ist, habe ich eine kleine PV-Anlage installiert.
Konfiguration:
Die Grundkonfiguration des PV-Systems erfolgt in der Datei „configuration.ini“ in der SolarSystem-Sektion.
Die DWD-Mosmix-Vorhersage liefert Werte zur Globalstrahlung (ghi) in stündlicher Auflösung. Zum Ausführen der PVLIB-Modellkette sind außerdem die diffuse horizontale Strahlung (dhi) und die direkte normale Strahlung (dni) erforderlich.
PVLIB entwickelt einige Algorithmen, um dni aus ghi zu bestimmen. Hier verwenden wir mehrere davon, aber das DISC-Modell scheint gut zu funktionieren.
Für die DHI-Berechnung wird das Erbs-Modell verwendet. Es zeigte sich eine gute Übereinstimmung zwischen prognostizierten und vom DWD gemessenen Werten.
Nach dem Ausführen von main.py wird eine CSV-Datei mit den Ergebnissen zu Wetter, Einstrahlung und berechneter PV-Anlage erstellt. Diese Datei wird im Verzeichnis „output“ gespeichert.
* i_sc : Short-circuit current (A)
* i_mp : Current at the maximum-power point (A)
* v_oc : Open-circuit voltage (V)
* v_mp : Voltage at maximum-power point (V)
* p_mp : Power at maximum-power point (W)
* i_x : Current at module V = 0.5Voc, defines 4th point on I-V
curve for modeling curve shape
* i_xx : Current at module V = 0.5(Voc+Vmp), defines 5th point on
I-V curve for modeling curve shape
