分布式光伏接入的用戶側(cè)微電網(wǎng)功率預(yù)測方法

【摘要】：伴隨我國新型城鎮(zhèn)化建設(shè),在增加用電需求的同時為分布式能源接入創(chuàng)造了環(huán)境。通過用戶側(cè)微電網(wǎng)進(jìn)行分布式光伏集成應(yīng)用,是實(shí)現(xiàn)新能源就地消納,降低碳排放與環(huán)境污染的重要途徑。國家相關(guān)政策已對分布式光伏未來一段時間的快速發(fā)展進(jìn)行了相關(guān)規(guī)劃,國家電網(wǎng)公司也出臺政策為分布式光伏接入提供便利條件與相關(guān)技術(shù)支持。分布式光伏接入用戶側(cè)微電網(wǎng)后,為保證微電網(wǎng)與配電網(wǎng)的穩(wěn)定與經(jīng)濟(jì)運(yùn)行,相關(guān)微電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測技術(shù)與分布式光伏功率預(yù)測技術(shù)需要結(jié)合用戶側(cè)微電網(wǎng)的應(yīng)用特點(diǎn)進(jìn)行深入研究。 提出采用核函數(shù)極限學(xué)習(xí)機(jī)構(gòu)建功率預(yù)測模型,采用粒子群算法離線優(yōu)化預(yù)測模型相關(guān)參數(shù),對于在線功率預(yù)測系統(tǒng),在保證預(yù)測精度的同時重點(diǎn)降低預(yù)測模型復(fù)雜度,從而構(gòu)建離線參數(shù)尋優(yōu)與在線功率預(yù)測相結(jié)合的預(yù)測方法。闡述國內(nèi)外功率預(yù)測技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀,同時簡要論述核函數(shù)極限學(xué)習(xí)機(jī)和粒子群算法的相關(guān)理論基礎(chǔ)。 (1)考慮到微電網(wǎng)負(fù)荷波動較大,使用分時訓(xùn)練樣本進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu),獲得一天各待預(yù)測時刻的最優(yōu)參數(shù)。為提高負(fù)荷預(yù)測系統(tǒng)運(yùn)行效率,僅選擇同類型日期的高相關(guān)時段歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練。對于平均負(fù)荷140千瓦至1300千瓦的四個不同類型的微電網(wǎng)分別進(jìn)行1個月的負(fù)荷預(yù)測,周預(yù)測誤差通常小于10%,最大不超過15%。由于微電網(wǎng)負(fù)荷可能在較短時間內(nèi)出現(xiàn)較快增長,研究中對預(yù)測模型參數(shù)采用周期更新的方式,且在更新后能保持原有負(fù)荷預(yù)測精度。 (2)對于分布式光伏功率預(yù)測,使用基于屬性權(quán)重的訓(xùn)練樣本篩選機(jī)制來降低預(yù)測模型構(gòu)建復(fù)雜度。預(yù)測方法基于低成本的氣象信息記錄值而非數(shù)值天氣預(yù)報,針對幾十千瓦級的分布式光伏系統(tǒng)進(jìn)行1個月的功率預(yù)測,預(yù)測誤差約16%至18%。同時可根據(jù)屬性權(quán)重值簡化預(yù)測模型,在預(yù)測精度基本不變的條件下進(jìn)一步降低計(jì)算時間。此外在分布式光伏隨機(jī)覆塵或逆變器部分故障等條件下,預(yù)測模型無需人為干預(yù)或更新參數(shù),即可保持原有預(yù)測精度與效率。 【關(guān)鍵詞】：分布式光伏 用戶側(cè)微電網(wǎng) 功率預(yù)測 核函數(shù)極限學(xué)習(xí)機(jī) 粒子群算法
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TM615
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-19
• 1.1 課題研究背景及意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-17
• 1.2.1 功率預(yù)測方法研究現(xiàn)狀11-15
• 1.2.2 微電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測研究15-16
• 1.2.3 分布式光伏發(fā)電功率預(yù)測研究16-17
• 1.3 本文研究內(nèi)容17-19
• 第2章 核函數(shù)極限學(xué)習(xí)機(jī)的理論基礎(chǔ)19-25
• 2.1 基本極限學(xué)習(xí)機(jī)算法19-21
• 2.2 核函數(shù)極限學(xué)習(xí)機(jī)算法21
• 2.3 兩類ELM算法的參數(shù)取值與性能分析21-24
• 2.4 本章小結(jié)24-25
• 第3章 粒子群算法的理論基礎(chǔ)25-28
• 3.1 粒子群算法基本理論25-26
• 3.2 粒子群算法計(jì)算步驟26
• 3.3 粒子群算法穩(wěn)定性分析26-27
• 3.4 本章小結(jié)27-28
• 第4章 用戶側(cè)微電網(wǎng)超短期負(fù)荷預(yù)測方法28-41
• 4.1 微電網(wǎng)超短期負(fù)荷預(yù)測模型28-33
• 4.1.1 微電網(wǎng)負(fù)荷特征分析28-30
• 4.1.2 微電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測需求與模型構(gòu)建30
• 4.1.3 微電網(wǎng)負(fù)荷數(shù)據(jù)殘缺修復(fù)30-31
• 4.1.4 預(yù)測模型的負(fù)荷屬性31
• 4.1.5 離線模型構(gòu)建與參數(shù)尋優(yōu)31-33
• 4.1.6 在線負(fù)荷預(yù)測模型構(gòu)建33
• 4.2 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析33-40
• 4.2.1 微電網(wǎng)負(fù)荷樣本33-34
• 4.2.2 微電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測精度34-35
• 4.2.3 微電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測結(jié)果分析35-37
• 4.2.4 離線參數(shù)尋優(yōu)的結(jié)果形式及取值37-38
• 4.2.5 預(yù)測誤差影響因素量化分析38-39
• 4.2.6 預(yù)測模型周期更新精度及經(jīng)濟(jì)性39-40
• 4.2.7 預(yù)測方法性能分析40
• 4.3 結(jié)論40-41
• 第5章 用戶側(cè)分布式光伏超短期功率預(yù)測方法41-51
• 5.1 分布式光伏超短期功率預(yù)測模型41-45
• 5.1.1 分布式光伏預(yù)測系統(tǒng)需求分析與建模41-42
• 5.1.2 光伏功率的樣本構(gòu)成42-43
• 5.1.3 預(yù)測模型的離線參數(shù)尋優(yōu)43-45
• 5.1.4 在線光伏功率預(yù)測模型45
• 5.2 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析45-50
• 5.2.1 分布式光伏的樣本選擇45-46
• 5.2.2 光伏功率預(yù)測模型的精度與效率46-48
• 5.2.3 基于屬性權(quán)重的預(yù)測模型簡化48-49
• 5.2.4 光伏隨機(jī)覆塵條件下的預(yù)測精度49
• 5.2.5 逆變器部分故障條件下的預(yù)測精度49
• 5.2.6 光伏綜合異常條件下的預(yù)測精度49-50
• 5.3 結(jié)論50-51
• 第6章 結(jié)論與展望51-53
• 6.1 結(jié)論51
• 6.2 展望51-53
• 參考文獻(xiàn)53-57
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果57
• 攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研工作57-58
• 致謝58

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