光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)方法的研究

【摘要】：光伏發(fā)電輸出功率的不穩(wěn)定性會(huì)對(duì)所接入的電網(wǎng)造成沖擊,因此需要對(duì)光伏發(fā)電功率進(jìn)行預(yù)測(cè)以保證電網(wǎng)的合理調(diào)度。但是光伏發(fā)電功率在天氣、云層、濕度、季節(jié)等多種因素的影響下,表現(xiàn)出十分復(fù)雜的非線性特性,難以精確預(yù)測(cè)。而且預(yù)測(cè)時(shí)段越長,預(yù)測(cè)誤差也就越大。由于在光伏發(fā)電中,未來幾個(gè)小時(shí)內(nèi)的發(fā)電功率對(duì)電網(wǎng)調(diào)度具有非常重要和直接的影響,而且其預(yù)測(cè)精度一般比長時(shí)預(yù)測(cè)精度要高,因此,本課題主要針對(duì)光伏發(fā)電系統(tǒng)輸出功率短期預(yù)測(cè)技術(shù)進(jìn)行了研究。 首先,本論文對(duì)目前常用的短期預(yù)測(cè)方法進(jìn)行了介紹,分析了不同預(yù)測(cè)方法的理論基礎(chǔ)及其特點(diǎn)；從分析中看出,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)技術(shù)作為其中一種具有智能化特點(diǎn)的預(yù)測(cè)手段,可以很好的處理非線性問題,能較好的適用于光伏發(fā)電功率的預(yù)測(cè)。 然后,本論文介紹了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、學(xué)習(xí)規(guī)則和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建模過程,探討了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)中的建模方法；并對(duì)兩種典型的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)分析。實(shí)例一表明,天氣因素對(duì)預(yù)測(cè)模型精度的提高有著重要影響；實(shí)例二中加入了常見的天氣分類這一因素,能在一定程度上提高預(yù)測(cè)精度,但是依然不能很好地解決預(yù)測(cè)過程中因天氣因素而導(dǎo)致的誤差突然加大,甚至模型失效的不足。 本論文針對(duì)傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)算法存在天氣分類過于簡單、不能很好地符合待預(yù)測(cè)日天氣類型的問題,通過分析光伏發(fā)電的影響因素,基于歷史數(shù)據(jù)提出合理的假設(shè),提出了基于太陽輻射功率曲線匹配的預(yù)測(cè)模型。該模型以太陽輻射功率曲線作為匹配標(biāo)準(zhǔn),在歷史數(shù)據(jù)庫中查找與預(yù)測(cè)日太陽輻射曲線匹配的歷史數(shù)據(jù),然后利用匹配得到的相似日、相似時(shí)段的歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建并訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測(cè),實(shí)驗(yàn)表明,該模型可以達(dá)到較好的預(yù)測(cè)效果。 最后,將本論文所提出的預(yù)測(cè)模型與傳統(tǒng)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行對(duì)比表明,本論文所建立的模型具有較好的短期預(yù)測(cè)能力,能達(dá)到較高的預(yù)測(cè)精度,對(duì)光伏發(fā)電短期預(yù)測(cè)能起到很好的指導(dǎo)作用。 【關(guān)鍵詞】：光伏發(fā)電 短期預(yù)測(cè) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 太陽輻射功率曲線
【學(xué)位授予單位】：西華大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TM615
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 緒論9-15
• 1.1 光伏發(fā)電預(yù)測(cè)的背景及意義9-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-14
• 1.2.1 預(yù)測(cè)方法的研究現(xiàn)狀11-13
• 1.2.2 預(yù)測(cè)現(xiàn)狀13-14
• 1.3 本文的主要研究內(nèi)容14-15
• 2 光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)技術(shù)15-26
• 2.1 經(jīng)典預(yù)測(cè)方法15-22
• 2.1.1 回歸模型法15-20
• 2.1.2 指數(shù)平滑法20-21
• 2.1.3 時(shí)間序列法21-22
• 2.2 當(dāng)前預(yù)測(cè)方法22-23
• 2.2.1 灰色預(yù)測(cè)技術(shù)22
• 2.2.2 小波分析法22-23
• 2.2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)技術(shù)23
• 2.2.4 組合預(yù)測(cè)法23
• 2.3 常用方法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)劣23-25
• 2.4 本章小結(jié)25-26
• 3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法26-45
• 3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)27-32
• 3.1.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法推導(dǎo)與訓(xùn)練過程27-30
• 3.1.2 網(wǎng)絡(luò)參數(shù)設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)30-32
• 3.2 數(shù)據(jù)處理32
• 3.3 預(yù)測(cè)模型的結(jié)構(gòu)32-33
• 3.4 誤差評(píng)價(jià)33
• 3.5 結(jié)合實(shí)例分析33-44
• 3.5.1 預(yù)測(cè)實(shí)例133-40
• 3.5.2 預(yù)測(cè)實(shí)例240-43
• 3.5.3 優(yōu)點(diǎn)與不足43-44
• 3.6 本章小結(jié)44-45
• 4 基于太陽輻射功率曲線匹配的預(yù)測(cè)模型45-58
• 4.1 光伏發(fā)電功率影響因素分析45-50
• 4.1.1 光伏發(fā)電功率的內(nèi)在規(guī)律46-47
• 4.1.2 明確因素47-48
• 4.1.3 不定因素48-50
• 4.2 模型的前提50-51
• 4.3 數(shù)據(jù)庫的建立51-52
• 4.4 模型的結(jié)構(gòu)52-57
• 4.5 模型分析57
• 4.6 本章小結(jié)57-58
• 5 預(yù)測(cè)實(shí)現(xiàn)及誤差分析58-65
• 5.1 模型的訓(xùn)練和預(yù)測(cè)58-61
• 5.2 模型誤差61-63
• 5.3 模型實(shí)例對(duì)比63-64
• 5.4 本章小結(jié)64-65
• 結(jié)論65-67
• 參考文獻(xiàn)67-70
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表論文及科研成果70-71
• 致謝71

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