光伏發(fā)電系統(tǒng)發(fā)電能力預(yù)測研究

【摘要】：太陽能以其清潔、無污染、可再生等特點越來越受到關(guān)注，光伏發(fā)電已成為當(dāng)今世界可再生能源領(lǐng)域的研究熱點。然而，光伏功率具有不確定性和間歇性等特點，大規(guī)模光伏并網(wǎng)運行會增加電網(wǎng)調(diào)度的難度，影響電力系統(tǒng)的安全、穩(wěn)定及經(jīng)濟運行。精確預(yù)測光伏功率是有效減緩大規(guī)模光伏并網(wǎng)對電網(wǎng)不利影響的前提，對電網(wǎng)調(diào)度計劃、常規(guī)能源規(guī)劃和光伏發(fā)電規(guī)劃等具有重要的指導(dǎo)意義。 本文以光伏發(fā)電功率為研究對象，通過分析光伏發(fā)電功率的影響因素，對光伏發(fā)電系統(tǒng)發(fā)電能力預(yù)測問題展開研究。首先，分析了季節(jié)類型、天氣類型及輻照強度、環(huán)境溫度、云量等氣象因子對光伏功率的影響，確定了預(yù)測模型的輸入變量，并提出利用相似日理論確定訓(xùn)練樣本的方法；其次，分析了傳統(tǒng)BP算法的優(yōu)缺點，提出了基于動量項-陡度因子-自適應(yīng)學(xué)習(xí)率的改進BP算法，并建立了相應(yīng)的光伏功率預(yù)測模型；然后，針對改進BP算法和PSO算法的不足，將混沌搜索和自適應(yīng)變異思想引入到粒子群算法中，以提高算法的全局收斂概率和速度，建立了基于混沌搜索的AMPSO-BPNN的光伏功率預(yù)測模型，并提出利用相似日功率修正模型預(yù)測結(jié)果的方法；最后，依托實際光伏電站和氣象觀測站對預(yù)測模型進行了實例驗證，并通過分析光伏出力與負(fù)荷用電間的相關(guān)性，進一步明確了光伏電站調(diào)度運行的研究方向。 在Microsoft Visual C++6.0環(huán)境下編制了光伏發(fā)電系統(tǒng)功率預(yù)測軟件，對比分析了不同光伏功率預(yù)測模型的優(yōu)化性能，預(yù)測結(jié)果表明所提模型及算法具有較高的預(yù)測精度和收斂速度，且基于相似日功率的修正方法具有一定的可行性。 【關(guān)鍵詞】：光伏功率 相似日 混沌搜索 自適應(yīng)變異 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
• Abstract6-9
• 第1章 緒論9-14
• 1.1 課題的研究背景與意義9-11
• 1.1.1 環(huán)境及能源危機問題9
• 1.1.2 太陽能及光伏發(fā)電的特點9-10
• 1.1.3 光伏功率預(yù)測的目的及意義10-11
• 1.2 課題的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-13
• 1.2.1 太陽能光伏發(fā)電研究現(xiàn)狀11
• 1.2.2 光伏功率預(yù)測方法研究現(xiàn)狀11-13
• 1.3 論文的主要研究內(nèi)容13-14
• 第2章 光伏發(fā)電的功率特性及影響因素分析14-21
• 2.1 光伏發(fā)電系統(tǒng)的原理及組成14-15
• 2.2 光伏陣列的輸出特性15-16
• 2.3 光伏發(fā)電功率的影響因素分析16-20
• 2.3.1 季節(jié)類型對光伏發(fā)電功率的影響16-17
• 2.3.2 天氣類型對光伏發(fā)電功率的影響17
• 2.3.3 主氣象因子對光伏發(fā)電功率的影響17-20
• 2.4 本章小結(jié)20-21
• 第3章 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在光伏功率預(yù)測中的應(yīng)用21-31
• 3.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論基礎(chǔ)21-22
• 3.1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理21
• 3.1.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本特征21-22
• 3.2 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其改進22-27
• 3.2.1 傳統(tǒng) BP 學(xué)習(xí)算法22-25
• 3.2.2 傳統(tǒng) BP 算法存在的問題25
• 3.2.3 改進 BP 學(xué)習(xí)算法25-27
• 3.3 基于 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏功率預(yù)測模型的實例分析27-30
• 3.3.1 相似日理論27-28
• 3.3.2 實例計算結(jié)果與分析28-30
• 3.4 本章小結(jié)30-31
• 第4章 基于混沌搜索的 AMPSO-BPNN 的光伏功率預(yù)測模型31-40
• 4.1 預(yù)測算法31-36
• 4.1.1 粒子群優(yōu)化算法31-33
• 4.1.2 混沌優(yōu)化算法33-34
• 4.1.3 混沌搜索的自適應(yīng)變異粒子群算法34-36
• 4.2 光伏功率預(yù)測模型的建立36-39
• 4.2.1 基于混沌搜索的 AMPSO 優(yōu)化 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)36-37
• 4.2.2 光伏功率預(yù)測模型的結(jié)構(gòu)設(shè)計37-39
• 4.3 本章小結(jié)39-40
• 第5章 光伏發(fā)電系統(tǒng)發(fā)電能力預(yù)測實例分析與應(yīng)用40-54
• 5.1 光伏發(fā)電系統(tǒng)發(fā)電能力預(yù)測的實例分析40-51
• 5.1.1 數(shù)據(jù)來源和數(shù)據(jù)處理40
• 5.1.2 預(yù)測模型的參數(shù)設(shè)置及評價指標(biāo)40-41
• 5.1.3 典型天氣類型的預(yù)測結(jié)果與分析41-49
• 5.1.4 未來一周光伏功率的預(yù)測結(jié)果與分析49-51
• 5.2 光伏發(fā)電系統(tǒng)發(fā)電能力預(yù)測的應(yīng)用分析51-53
• 5.2.1 光伏出力與負(fù)荷的相關(guān)性分析51-52
• 5.2.2 光伏電站的調(diào)度運行52-53
• 5.3 本章小結(jié)53-54
• 第6章 結(jié)論與展望54-56
• 6.1 結(jié)論54-55
• 6.2 展望55-56
• 參考文獻56-59
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及參加科研情況59-60
• 致謝60

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