人工智能方法在光伏發(fā)電功率預(yù)測中的應(yīng)用研究

【摘要】：光伏發(fā)電系統(tǒng)輸出功率具有不連續(xù)性和不穩(wěn)定性的特點,并網(wǎng)后會對電網(wǎng)的穩(wěn)定性造成一定的影響。為了減小光伏發(fā)電系統(tǒng)帶來的不良影響,光伏發(fā)電功率預(yù)測已經(jīng)成為國內(nèi)外共同關(guān)注的焦點。它有利于電網(wǎng)系統(tǒng)的調(diào)度,在一定程度上減輕光伏發(fā)電對整個電網(wǎng)的不利影響,提高系統(tǒng)的安全性和穩(wěn)定性,同時減少電力系統(tǒng)的運行成本。 本文采用石家莊某光伏電站的光伏發(fā)電數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù)。首先,對光伏發(fā)電功率和太陽輻射強度進(jìn)行相關(guān)性分析,將相關(guān)性較大的因素作為預(yù)測參考量。同時,介紹了灰色關(guān)聯(lián)度分析,為太陽輻射強度預(yù)測模型樣本的篩選提供了理論基礎(chǔ)。其次,使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對光伏發(fā)電功率進(jìn)行直接預(yù)測和間接預(yù)測。結(jié)果表明,在歷史數(shù)據(jù)有限的條件下,直接預(yù)測效果要優(yōu)于間接預(yù)測。再次,采用網(wǎng)格搜索算法優(yōu)化支持向量機(jī)的兩個參數(shù)。在此基礎(chǔ)上建立預(yù)測模型,并將預(yù)測結(jié)果與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測結(jié)果進(jìn)行對比。結(jié)果表明,支持向量機(jī)預(yù)測精度要高于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。最后,在.net環(huán)境下實現(xiàn)光伏發(fā)電功率預(yù)測,采用dundas chart控件來進(jìn)行頁面展示。 【關(guān)鍵詞】：光伏發(fā)電功率預(yù)測 太陽輻射強度 相關(guān)性分析 灰色關(guān)聯(lián)度分析 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 支持向量機(jī)
【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】：2013
【分類號】：TM615;TP18
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-7
• 目錄7-9
• 第1章 緒論9-13
• 1.1 課題研究背景及意義9
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-11
• 1.3 論文研究的主要內(nèi)容11-13
• 第2章 主要影響因素及樣本篩選的研究13-19
• 2.1 光伏發(fā)電功率主要影響因素13-14
• 2.2 數(shù)據(jù)相關(guān)性分析14-16
• 2.2.1 相關(guān)系數(shù)的概念14
• 2.2.2 太陽輻射強度與各主要因素的相關(guān)性分析14-15
• 2.2.3 發(fā)電功率與各主要因素的相關(guān)性分析15-16
• 2.3 灰色關(guān)聯(lián)度分析篩選樣本數(shù)據(jù)16-18
• 2.4 本章小結(jié)18-19
• 第3章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在光伏發(fā)電功率預(yù)測中的應(yīng)用研究19-35
• 3.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)19-21
• 3.1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述19
• 3.1.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理19-21
• 3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)21-24
• 3.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述21-22
• 3.2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法原理22-24
• 3.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在光伏發(fā)電功率預(yù)測中的應(yīng)用24-26
• 3.3.1 預(yù)測模型的建立24-25
• 3.3.2 樣本的選擇和預(yù)處理25-26
• 3.3.3 預(yù)測模型的評估26
• 3.4 仿真結(jié)果分析26-33
• 3.4.1 直接預(yù)測結(jié)果分析26-29
• 3.4.2 間接預(yù)測結(jié)果分析29-32
• 3.4.2.1 太陽輻射強度預(yù)測結(jié)果分析29-30
• 3.4.2.2 發(fā)電功率預(yù)測結(jié)果分析30-32
• 3.4.3 多步預(yù)測結(jié)果分析32-33
• 3.5 本章小結(jié)33-35
• 第4章 支持向量機(jī)在光伏發(fā)電功率預(yù)測中的應(yīng)用研究35-44
• 4.1 統(tǒng)計學(xué)習(xí)的基本概念35-37
• 4.1.1 VC維35
• 4.1.2 推廣性的界35-36
• 4.1.3 結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化原則36-37
• 4.2 支持向量機(jī)理論37-40
• 4.2.1 支持向量回歸機(jī)37-39
• 4.2.2 核函數(shù)39-40
• 4.3 參數(shù)優(yōu)化40-41
• 4.4 基于支持向量機(jī)的光伏發(fā)電功率預(yù)測41-43
• 4.5 本章小結(jié)43-44
• 第5章 光伏發(fā)電功率預(yù)測的實現(xiàn)44-55
• 5.1 實現(xiàn)環(huán)境與工具44
• 5.2 數(shù)據(jù)層實現(xiàn)44-45
• 5.3 功能實現(xiàn)45-51
• 5.4 界面展示51-53
• 5.5 本章小結(jié)53-55
• 第6章 總結(jié)與展望55-57
• 6.1 研究成果總結(jié)55
• 6.2 未來工作展望55-57
• 參考文獻(xiàn)57-60
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及其他成果60-61
• 致謝61

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