基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏發(fā)電輸出功率短期預(yù)測的研究

【摘要】：因為不同的天氣，導(dǎo)致非線性的光強度和溫度特性，使太陽能具有間歇性波動性和隨機性。光伏發(fā)電大規(guī)模的并網(wǎng)勢必影響電力系統(tǒng)運行的安全性、穩(wěn)定性和可靠性。如果能準確的對短期光伏發(fā)電功率進行預(yù)測,則可以有效地減輕或避免光伏發(fā)電并網(wǎng)造成的安全風(fēng)險,而且可以減少電力系統(tǒng)的備用容量和運行所需費用，提高光伏發(fā)電在整個電力系統(tǒng)中所占的比例。 從預(yù)測方法上來分，分為統(tǒng)計方法和物理方法。統(tǒng)計方法其優(yōu)點是簡單可行但是準確性低。物理方法其優(yōu)點是準確性高但是數(shù)據(jù)收集成本高。從預(yù)測方式上來分，光伏功率預(yù)測分為直接預(yù)測和間接預(yù)測。直接預(yù)測就是對光伏發(fā)電的輸出功率直接進行預(yù)測。間接預(yù)測就是先預(yù)測光照強度，然后根據(jù)光伏電站處理模型得到光伏電站的輸出功率。統(tǒng)計方法只能用于短期的光伏發(fā)電功率預(yù)測,對長時間的預(yù)測只好使用天氣預(yù)報數(shù)據(jù)。 本文主要工作包括：分別基于歷史數(shù)據(jù)和天氣預(yù)報數(shù)據(jù)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測光伏發(fā)電功率的研究，分析歷史數(shù)據(jù)和天氣預(yù)報數(shù)據(jù)中影響光伏發(fā)電功率預(yù)測精度的主要因素； BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測光伏發(fā)電功率的優(yōu)化的研究：輸入數(shù)據(jù)的優(yōu)化，異常數(shù)據(jù)的優(yōu)化，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化。實驗數(shù)據(jù)表明本文的優(yōu)化方法提高了光伏發(fā)電功率預(yù)測的精度。 【關(guān)鍵詞】：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 天氣預(yù)報 歷史數(shù)據(jù) 優(yōu)化 光伏發(fā)電 功率預(yù)測
【學(xué)位授予單位】：中原工學(xué)院
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TM615
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1. 緒論9-13
• 1.1 研究背景9-11
• 1.2 研究意義11
• 1.3 國內(nèi)外研究動態(tài)11-12
• 1.4 本文的主要研究內(nèi)容12-13
• 2. 光伏發(fā)電實驗平臺的搭建13-27
• 2.1 引言13
• 2.2 太陽能電池發(fā)電原理13-14
• 2.3 硬件的搭建14-25
• 2.3.1 光伏陣列14
• 2.3.2 光伏并網(wǎng)逆變器14-17
• 2.3.3 數(shù)據(jù)采集器17-18
• 2.3.4 環(huán)境檢測儀18-20
• 2.3.5 光伏控制器20-22
• 2.3.6 維護說明22-25
• 2.4 軟件的應(yīng)用25-26
• 2.4.1 默認界面25
• 2.4.2 歷史數(shù)據(jù)界面25-26
• 2.5 本章小結(jié)26-27
• 3. 光伏發(fā)電參數(shù)特性及光伏發(fā)電功率的預(yù)測基礎(chǔ)27-34
• 3.1 氣候因素27-30
• 3.1.1 溫度特性27-28
• 3.1.2 光照特性28-30
• 3.2 光伏發(fā)電輸出功率預(yù)測的基礎(chǔ)30-31
• 3.2.1 預(yù)測概念以及預(yù)測方法概述30
• 3.2.2 光伏功率預(yù)測方法30-31
• 3.3 預(yù)測結(jié)果評價指標31-33
• 3.4 本章小結(jié)33-34
• 4. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理34-41
• 4.1 引言34
• 4.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識34-35
• 4.2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念34
• 4.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類34-35
• 4.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點35
• 4.4 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理及其算法35-38
• 4.5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型38
• 4.6 用 MATLAB 實現(xiàn) BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過程38-40
• 4.7 本章小結(jié)40-41
• 5. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在光伏發(fā)電功率預(yù)測中的應(yīng)用研究41-46
• 5.1 概述41
• 5.2 基于歷史數(shù)據(jù)的 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測光伏發(fā)電功率41-43
• 5.2.1 基于歷史數(shù)據(jù)的 BP 網(wǎng)絡(luò)模型41-42
• 5.2.2 模型預(yù)測結(jié)果及分析42-43
• 5.3 基于數(shù)值氣象數(shù)據(jù)的 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測光伏發(fā)電功率43-45
• 5.3.1 基于數(shù)值天氣預(yù)報的 BP 網(wǎng)絡(luò)模型43-44
• 5.3.2 模型預(yù)測結(jié)果及分析44-45
• 5.4 本章小結(jié)45-46
• 6. BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測光伏發(fā)電功率的優(yōu)化46-51
• 6.1 概述46
• 6.2 具體優(yōu)化方法46-47
• 6.2.1 輸入數(shù)據(jù)的優(yōu)化46
• 6.2.2 異常輸入數(shù)據(jù)處理的優(yōu)化46-47
• 6.2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)的優(yōu)化47
• 6.3 預(yù)測結(jié)果及誤差分析47-50
• 6.4 本章小結(jié)50-51
• 7. 總結(jié)與展望51-52
• 7.1 總結(jié)51
• 7.2 展望51-52
• 參考文獻52-55
• 附錄 碩士研究生學(xué)習(xí)階段發(fā)表論文55-56
• 致謝56-57

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

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在組合優(yōu)化問題中的應(yīng)用    白艷萍,楊明,吳鋼

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多用戶檢測器    劉宇紅,龐偉正

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模擬系統(tǒng)故障診斷中的應(yīng)用    劉玉萍,趙健,李勇,謝紅梅,陸堯

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的我國汽車保有量建模與預(yù)測    侯志祥,劉振聞,顏學(xué)斌

航天器電源模擬系統(tǒng)故障診斷的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法    劉占生,蘇平線,姜興渭

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與圖論    許進,保錚

子波基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其建模    王慧,盧和,李光泉,劉寶坤

大功率人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型研究    熊和金

基于結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在參數(shù)優(yōu)化中的應(yīng)用    喬俊偉,施光林,詹永麒

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的巖土工程結(jié)構(gòu)隨機有限元分析    鄧建,朱合華

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在過程系統(tǒng)建模中的應(yīng)用綜述    王雷;陳宗海;

自組織的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和群落生長模型研究    周宗潭;胡德文;

一種能消除混沌現(xiàn)象的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)    侯媛彬;易繼鍇;楊玉珍;陳雙葉;韓崇昭;

一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征壓縮及分類的研究    江銘炎;江銘虎;

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的漢語四聲識別    陳文新;王長富;戴蓓倩;

一種用于語音識別的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)    劉豐;姜建新;程俊;易克初;

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中訓(xùn)練樣本空間的分割特性及其應(yīng)用    梁循;

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)警系統(tǒng)及其應(yīng)用    黃小原;肖四漢;樊治平;

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在功率電子及拖動控制中的應(yīng)用    李艷;邵日祥;方建安;邵世煌;

靜態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)新算法及其收斂性初探    高文忠;顧樹生;平力;

維護好創(chuàng)新的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件”    美國明尼蘇達大學(xué)社會學(xué)博士 密西西比州立大學(xué)國家戰(zhàn)略規(guī)劃與分析研究中心資深助理研究員 陳心想

腦控電腦 驚世駭俗    盧業(yè)忠

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將大顯身手    葛一鳴 路邊文

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)挑戰(zhàn)人類大腦    中國科技大學(xué)計算機系　邢方亮

“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”：打開復(fù)雜工藝“黑箱”    記者 孫剛

美用DNA制造出首個人造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)    本報記者 劉霞

干細胞移植：修復(fù)受損的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)    健康時報特約記者　 張獻懷

我半導(dǎo)體神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)及應(yīng)用研究達國際先進水平    劉力

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊邏輯    

江蘇科大神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用研究通過鑒定    鄒麗梅 陳耀群

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方法及其在信息處理中的應(yīng)用研究    曾喆昭

基于干細胞機制的進化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用研究    陳先來

復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動力學(xué)機制及其應(yīng)用研究    樓旭陽

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬化實現(xiàn)的共性技術(shù)在電力傳動中應(yīng)用研究    汪木蘭

時滯隨機神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性研究    馮偉

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)態(tài)優(yōu)化和控制研究    裴浩東

進化回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究及應(yīng)用    陸婷

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的若干問題研究    呂建成

高階神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的梯度訓(xùn)練算法收斂性分析    張超

一類離散神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的分支研究    陳薇娜

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在醫(yī)學(xué)診斷中的應(yīng)用研究    沈花玉

時滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其離散化模型的穩(wěn)定性分析    曹影鵬

基于Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和高精度算法的諧波電流檢測方法研究    鄒宇

時變時滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性分析    蘇衛(wèi)衛(wèi)

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力電子裝置故障檢測與診斷    鐘義長

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的汽車振動乘坐舒適性評價方法研究    唐榮江

灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型的優(yōu)化研究    李小燕

高階雙并聯(lián)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)批處理梯度算法收斂性    郭軍平

遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模擬電路故障診斷中的應(yīng)用    陳郁

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中藥片劑包衣建模研究    文輝