基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏發(fā)電功率短期預(yù)測(cè)機(jī)制研究

【摘要】：由于光伏發(fā)電功率具有波動(dòng)性和間歇性,大規(guī)模光伏發(fā)電系統(tǒng)并網(wǎng)會(huì)對(duì)電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行造成不利的影響。因此,光伏發(fā)電功率短期預(yù)測(cè)有利于電力系統(tǒng)調(diào)度部門實(shí)時(shí)調(diào)度和常規(guī)能源的發(fā)電規(guī)劃,減輕光伏發(fā)電系統(tǒng)接入對(duì)電網(wǎng)的不利影響,保證電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行。本文首先介紹了光伏發(fā)電的背景及意義以及光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀。描述了光伏發(fā)電系統(tǒng),分析了常見的光伏發(fā)電短期功率預(yù)測(cè)方案,概括了預(yù)測(cè)的評(píng)價(jià)指標(biāo)。在傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)方案中,只考慮了太陽輻射強(qiáng)度、環(huán)境溫度以及風(fēng)速對(duì)光伏發(fā)電功率的影響,采用單一模型進(jìn)行預(yù)測(cè),導(dǎo)致了預(yù)測(cè)精度不高。本文驗(yàn)證并分析了單個(gè)氣象因素和天氣類型對(duì)光伏發(fā)電功率的影響。經(jīng)研究分析發(fā)現(xiàn),光伏發(fā)電功率的氣象影響因素具有多樣性,濕度、能見度等氣象因素對(duì)光伏發(fā)電功率的影響也是不容忽視的。在不同天氣類型下,氣象因素對(duì)光伏發(fā)電功率的影響程度是不相同的,采用單一模型對(duì)光伏發(fā)電功率進(jìn)行預(yù)測(cè),難以適應(yīng)復(fù)雜多變的天氣狀況。針對(duì)傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)模型只考慮太陽輻射強(qiáng)度、環(huán)境溫度和風(fēng)速對(duì)光伏發(fā)電功率的影響,采用單一預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)精度較低的問題,本文提出了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏發(fā)電短期功率預(yù)測(cè)方案,利用了改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,采用多模型對(duì)光伏發(fā)電功率進(jìn)行短期預(yù)測(cè),并充分考慮了光伏發(fā)電功率的氣象影響因素。最后,對(duì)基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏發(fā)電功率短期預(yù)測(cè)方案進(jìn)行了預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)。根據(jù)光伏發(fā)電系統(tǒng)實(shí)例,分別對(duì)光伏發(fā)電功率短期預(yù)測(cè)模型進(jìn)行了訓(xùn)練和測(cè)試,并進(jìn)行了誤差分析。預(yù)測(cè)結(jié)果表明,充分考慮了諸多氣象影響因素的模型的預(yù)測(cè)精度有了較大的提高。多模型的天氣預(yù)測(cè)方案較單一模型的預(yù)測(cè)方案在預(yù)測(cè)精度方面有了較大的提高,該預(yù)測(cè)模型還解決了基于傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的預(yù)測(cè)模型迭代次數(shù)高、收斂時(shí)間長(zhǎng)的問題。 【關(guān)鍵詞】：光伏發(fā)電 功率 短期預(yù)測(cè) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：東北大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TM615;TP183
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-22
• 1.1 研究背景及意義10-16
• 1.1.1 課題研究背景10-15
• 1.1.2 課題研究意義15-16
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀16-19
• 1.3 研究?jī)?nèi)容及章節(jié)安排19-22
• 第2章 光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)技術(shù)22-34
• 2.1 光伏發(fā)電系統(tǒng)22-24
• 2.2 常見光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)方案24-32
• 2.2.1 灰色理論算法模型26-27
• 2.2.2 多元線性回歸算法模型27
• 2.2.3 最小二乘支持向量機(jī)算法模型27-29
• 2.2.4 馬爾科夫鏈算法模型29
• 2.2.5 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模型29-32
• 2.3 評(píng)價(jià)指標(biāo)32
• 2.4 本章小結(jié)32-34
• 第3章 影響光伏發(fā)電功率的氣象因素分析34-46
• 3.1 單個(gè)氣象因素對(duì)光伏發(fā)電功率的影響34-38
• 3.1.1 太陽輻射強(qiáng)度對(duì)光伏發(fā)電功率的影響34-35
• 3.1.2 環(huán)境溫度對(duì)光伏發(fā)電功率的影響35-36
• 3.1.3 風(fēng)況對(duì)光伏發(fā)電功率的影響36-37
• 3.1.4 濕度對(duì)光伏發(fā)電功率的影響37
• 3.1.5 能見度對(duì)光伏發(fā)電功率的影響37-38
• 3.2 天氣類型對(duì)光伏發(fā)電功率的影響38-43
• 3.3 相關(guān)性分析43-44
• 3.4 本章小結(jié)44-46
• 第4章 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏發(fā)電功率短期預(yù)測(cè)方案46-54
• 4.1 問題描述46-47
• 4.2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏發(fā)電功率短期預(yù)測(cè)模型47-53
• 4.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)47-49
• 4.2.2 光伏發(fā)電功率短期預(yù)測(cè)模型49-53
• 4.3 本章小結(jié)53-54
• 第5章 預(yù)測(cè)模型評(píng)價(jià)54-62
• 5.1 樣本選取與分類54
• 5.2 預(yù)測(cè)結(jié)果及誤差分析54-60
• 5.2.1 A類廣義天氣類型預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)結(jié)果及誤差分析54-57
• 5.2.2 B類廣義天氣類型預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)結(jié)果及誤差分析57-58
• 5.2.3 C類廣義天氣類型預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)結(jié)果及誤差分析58-60
• 5.3 預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)60
• 5.4 本章小結(jié)60-62
• 第6章 結(jié)論62-64
• 參考文獻(xiàn)64-68
• 致謝68

您可以在本站搜索以下學(xué)術(shù)論文文獻(xiàn)來了解更多相關(guān)內(nèi)容

基于極端學(xué)習(xí)機(jī)的光伏發(fā)電功率短期預(yù)測(cè)    劉士榮;李松峰;寧康紅;周嘯波;榮延澤;

科技文摘    

風(fēng)電場(chǎng)發(fā)電功率的建模和預(yù)測(cè)研究綜述    王麗婕;廖曉鐘;高陽;高爽;

聯(lián)合條件下風(fēng)力發(fā)電風(fēng)速預(yù)測(cè)    田麗;鄧閱;

光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)統(tǒng)計(jì)方法研究    盧靜;翟海青;劉純;王曉蓉;

采用氣象信息的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于短期風(fēng)力發(fā)電功率預(yù)測(cè)    徐星;張虹;樂海洪;徐敏;

身背核電站移民外星    阿碧;

海島風(fēng)柴蓄發(fā)電功率分配方法與運(yùn)行預(yù)測(cè)    許昌;李旻;田薔薔;鄭源;

風(fēng)電場(chǎng)發(fā)電功率組合預(yù)測(cè)方法研究    胡婷;劉觀起;邵龍;劉哲;孫勃;

基于小波分析的風(fēng)電場(chǎng)短期發(fā)電功率預(yù)測(cè)    王麗婕;冬雷;廖曉鐘;高陽;

光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)系統(tǒng)升級(jí)方案設(shè)計(jì)及關(guān)鍵技術(shù)實(shí)現(xiàn)    崔楊;陳正洪;成馳;唐俊;谷春;

龍?jiān)磧?nèi)蒙古公司風(fēng)電場(chǎng)發(fā)電功率預(yù)測(cè)系統(tǒng)獲省級(jí)科技進(jìn)步獎(jiǎng)    

基于AR模型的風(fēng)力發(fā)電功率預(yù)測(cè)仿真    馮雷;黃宏;張秀坤;張欣;

美將建“清潔煤炭”電廠    欣華

歐洲試驗(yàn)利用海下“風(fēng)車”發(fā)電    劉 琴

日本研發(fā)海上浮動(dòng)發(fā)電站    錢錚

并網(wǎng)型光伏電站發(fā)電功率預(yù)測(cè)方法與系統(tǒng)    王飛

大型變速變距風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的柔性協(xié)調(diào)控制技術(shù)研究    邢作霞

基于組合模型的光伏發(fā)電功率短期預(yù)測(cè)技術(shù)研究    張久菊

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏發(fā)電功率短期預(yù)測(cè)機(jī)制研究    陳霞

人工智能方法在光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)中的應(yīng)用研究    王軍

新能源風(fēng)光發(fā)電功率預(yù)測(cè)模型的研究    陸劉春

風(fēng)電場(chǎng)發(fā)電功率預(yù)測(cè)及風(fēng)機(jī)運(yùn)行優(yōu)化的研究    張琦

并網(wǎng)型光伏電站發(fā)電功率的建模與預(yù)測(cè)研究    王旭峰

光伏發(fā)電功率預(yù)報(bào)與負(fù)荷預(yù)報(bào)    羅小蘭

風(fēng)能及光伏發(fā)電功率短期預(yù)測(cè)方法研究    陳垣毅

并網(wǎng)型光伏電站發(fā)電功率與其主氣象影響因子相關(guān)性分析    郭佳

風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)速及發(fā)電功率預(yù)測(cè)與經(jīng)濟(jì)效益研究    王麗偉