包含儲能電池的并網(wǎng)光伏電站的功率預(yù)測與實時能量管理研究

【摘要】：由于光伏發(fā)電受地理位置、天氣狀況和外界環(huán)境等條件的影響巨大,導(dǎo)致光伏電站的電能輸出具有明顯的間歇性、隨機(jī)性,也就導(dǎo)致了光伏電站內(nèi)部的光伏組件和儲能系統(tǒng)、光伏電站與大電網(wǎng)之間的功率交換過程復(fù)雜化。光伏電站可以從電力公司購電,也可以售電給電力公司,有償?shù)臑殡娋W(wǎng)提供“削峰填谷”和緊急功率支持等服務(wù)。本文以青海某1MW光伏電站為研究對象,對其能量管理的基本理論和管理策略進(jìn)行了探究,其中包括光伏發(fā)電功率短期預(yù)測和實時能量管理。準(zhǔn)確的預(yù)知光伏組件在未來某段時間內(nèi)的發(fā)電功率,對光伏電站內(nèi)的光伏組件和儲能系統(tǒng)的最優(yōu)配合、經(jīng)濟(jì)調(diào)度、最優(yōu)潮流等具有著深遠(yuǎn)意義。為此,本文基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論研究光伏發(fā)電功率短期預(yù)測模型。首先,研究了氣象因素(如太陽輻照度、溫度等)與光伏發(fā)電功率的相關(guān)性;其次,搭建了基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏發(fā)電功率短期預(yù)測模型,確定模型的輸入層、隱含層、輸出層和承接層的神經(jīng)元數(shù)目,并定量評估了不同天氣類型下的預(yù)測模型的預(yù)測精度。與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和NSET算法作對比分析研究,驗證本文所采用的預(yù)測模型算法比這兩種算法的預(yù)測精度都高。光伏發(fā)電的出力波動劇烈,不宜獨(dú)立向負(fù)荷供電,需要同其它儲能裝置配合使用。此外,光伏電站并網(wǎng)運(yùn)行改變了系統(tǒng)中的潮流分布,所以需要對光伏單元、儲能系統(tǒng)和大電網(wǎng)之間的能量進(jìn)行管理,實現(xiàn)光伏電站穩(wěn)定并網(wǎng)、高效經(jīng)濟(jì)運(yùn)行。針對光伏單元在并網(wǎng)運(yùn)行中面臨的能量管理問題,本文建立了一種并網(wǎng)光伏電站實時能量管理模型。首先,從凌晨0:00到24:00劃分為峰、平、谷三個時段;然后隨時跟蹤儲能蓄電池的荷電狀態(tài)SOC,根據(jù)當(dāng)前時刻所處在的不同時段和蓄電池的SOC情況采用不同的能量調(diào)度模型;同時需要考慮儲能蓄電池及其配套裝置成本等;最后通過算例驗證了本文所提出的方法不僅可以實現(xiàn)光伏電站的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行,還可以輔助大電網(wǎng)進(jìn)行“削峰填谷”。 【關(guān)鍵詞】：光伏電站 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 功率預(yù)測 能量管理 經(jīng)濟(jì)運(yùn)行
【學(xué)位授予單位】：河北工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TM615
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 第一章 緒論8-16
• 1.1 課題研究的背景和意義8-11
• 1.2 國內(nèi)外的研究概況和發(fā)展趨勢11-15
• 1.2.1 光伏預(yù)測技術(shù)的發(fā)展概況11-14
• 1.2.2 能量管理的發(fā)展概況14-15
• 1.3 本文的主要研究內(nèi)容15-16
• 第二章 光伏電站系統(tǒng)結(jié)構(gòu)16-26
• 2.1 光伏電池的工作特性16-19
• 2.1.1 光伏電池的工作特性分析16-18
• 2.1.2 光伏電池最大功率特性分析18-19
• 2.1.3 光伏發(fā)電系統(tǒng)19
• 2.2 儲能蓄電池的系統(tǒng)特性19-21
• 2.2.1 蓄電池的種類19-20
• 2.2.2 鉛酸蓄電池的特性20-21
• 2.2.3 蓄電池的容量匹配21
• 2.3 雙向DC/DC變換器21-23
• 2.4 DC/AC逆變器23-24
• 2.5 PV-BESS系統(tǒng)的能流模型24-25
• 2.6 本章小結(jié)25-26
• 第三章 光伏發(fā)電功率短期預(yù)測26-44
• 3.1 樣本數(shù)據(jù)預(yù)處理26-29
• 3.1.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理原則26-27
• 3.1.2 預(yù)測模型輸入數(shù)據(jù)歸一化處理27
• 3.1.3 剔除異常數(shù)據(jù)27-28
• 3.1.4 提取特征子集28-29
• 3.2 光伏發(fā)電的功率特性分析研究29-31
• 3.2.1 太陽輻照度對光伏發(fā)電功率的影響29-30
• 3.2.2 不同天氣類型對光伏發(fā)電的影響30-31
• 3.2.3 溫度對光伏發(fā)電功率的影響31
• 3.3 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)31-34
• 3.3.1 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)32-33
• 3.3.2 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法33-34
• 3.4 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)短期預(yù)測模型34-39
• 3.4.1 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)短期預(yù)測模型34-35
• 3.4.2 發(fā)電功率短期預(yù)測35-39
• 3.5 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與NSET建模對比分析研究39-41
• 3.6 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模對比分析研究41-42
• 3.7 預(yù)測模型結(jié)果評估42-43
• 3.8 本章小結(jié)43-44
• 第四章 并網(wǎng)光伏電站的能量管理研究44-58
• 4.1 電站實時能量管理策略研究44-46
• 4.2 系統(tǒng)能量調(diào)度模型的建立46-51
• 4.2.1 能量調(diào)度模型一46-47
• 4.2.2 能量調(diào)度模型二47-49
• 4.2.3 能量調(diào)度模型三49-50
• 4.2.4 能量調(diào)度模型四50-51
• 4.3 系統(tǒng)運(yùn)行的目標(biāo)函數(shù)與約束條件分析研究51-53
• 4.3.1 目標(biāo)函數(shù)51-52
• 4.3.2 約束條件52-53
• 4.4 算例分析53-57
• 4.4.1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)53-54
• 4.4.2 算例結(jié)果54-57
• 4.4.3 結(jié)果分析研究57
• 4.5 本章小結(jié)57-58
• 第五章 總結(jié)與展望58-60
• 5.1 研究工作總結(jié)58-59
• 5.2 今后的工作展望59-60
• 參考文獻(xiàn)60-65
• 攻讀學(xué)位期間所取得的相關(guān)科研成果65-66
• 致謝66

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