基于包含度推理的光伏并網(wǎng)發(fā)電量預測研究

【摘要】：受天文、氣象、環(huán)境及自身組件特性的影響，光伏發(fā)電功率的變化具有周期性、間斷性和不確定性。并網(wǎng)光伏發(fā)電系統(tǒng)發(fā)電量的準確、及時預測，可減小光電功率對電力系統(tǒng)安全、可靠運行的不良影響，為電網(wǎng)電能優(yōu)化調(diào)度提供有力保障。 以北京建筑大學5.6kW并網(wǎng)光伏系統(tǒng)為研究平臺，依據(jù)粗糙集理論建立決策表，選擇室內(nèi)溫度、環(huán)境溫度、太陽輻射照度作為條件屬性，極板溫度、光伏發(fā)電功率作為決策屬性，根據(jù)基于信息熵的離散化方法完成決策表的離散化。 利用包含度理論建立不一致決策表修正算法和規(guī)則選擇算法，并以此為基礎提出了光伏并網(wǎng)發(fā)電量預測模型。該預測模型分為發(fā)電規(guī)則獲取和發(fā)電功率預測兩部分。在規(guī)則獲取模塊中，決策表處理采用不一致決策表修正算法和屬性與屬性值合一約簡算法，歸納出極板溫度規(guī)則庫和發(fā)電功率規(guī)則庫。發(fā)電功率預測模塊則利用了規(guī)則選擇算法完成預測樣本與規(guī)則的擬合，得到離散預測值。應用三次樣條插值算法將離散預測值還原為連續(xù)預測值。 在Visual C++6.0軟件環(huán)境下，編寫了基于包含度推理的光伏并網(wǎng)發(fā)電量預測模型程序，得到光伏發(fā)電量預測的計算結(jié)果。誤差分析表明，均方根誤差在5%左右，日預報合格率為100%，證明該預測模型具有較高的預測精度。 研究結(jié)果表明，以太陽輻射照度和極板溫度作為預測條件，建立基于包含度推理的短期光伏發(fā)電預測模型的預測結(jié)果與實際光伏發(fā)電系統(tǒng)的運行結(jié)果具有較高的相似度，預測模型具有一定的準確性和實用性。 【關鍵詞】：光伏并網(wǎng)系統(tǒng) 包含度理論 發(fā)電量預測 不一致決策表修正 規(guī)則選擇
【學位授予單位】：北京建筑大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TM615
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第1章 緒論7-15
• 1.1 引言7-8
• 1.1.1 研究背景7-8
• 1.1.2 課題研究的意義8
• 1.2 光伏發(fā)電預測技術研究現(xiàn)狀8-12
• 1.2.1 原理預測法9
• 1.2.2 統(tǒng)計預測法9-10
• 1.2.3 智能預測法10-11
• 1.2.4 不確定理論預測法11-12
• 1.3 課題理論基礎12-14
• 1.3.1 包含度理論12
• 1.3.2 粗糙集理論12-13
• 1.3.3 熵理論13
• 1.3.4 插值法13-14
• 1.4 研究內(nèi)容14-15
• 第2章 并網(wǎng)光伏發(fā)電功率影響因素分析15-25
• 2.1 5.6kW 并網(wǎng)光伏系統(tǒng)16-17
• 2.2 環(huán)境因素對光伏發(fā)電功率的影響17-20
• 2.2.1 陰影對光伏發(fā)電功率的影響17-18
• 2.2.2 積灰對光伏發(fā)電功率的影響18-19
• 2.2.3 熱斑對光伏發(fā)電功率的影響19-20
• 2.3 氣象因素對光伏發(fā)電功率的影響20-23
• 2.3.1 太陽輻射照度對光伏發(fā)電功率的影響20-21
• 2.3.2 環(huán)境溫度溫度對光伏發(fā)電功率的影響21-22
• 2.3.3 天氣類型對光伏發(fā)電功率的影響22-23
• 2.4 極板溫度對光伏發(fā)電功率的預測23-25
• 第3章 基于包含度推理的光伏并網(wǎng)發(fā)電量預測模型25-39
• 3.1 粗糙集理論基礎25-28
• 3.1.1 知識與分類25-26
• 3.1.2 決策表26-28
• 3.1.3 等價關系和等價類28
• 3.2 包含度理論基礎28-32
• 3.2.1 包含度的定義和生成方式28-29
• 3.2.2 可信度與矛盾規(guī)則決策29-30
• 3.2.3 相似度與規(guī)則識別30-32
• 3.3 基于包含度推理的光伏并網(wǎng)發(fā)電量預測模型32-39
• 3.3.1 模型描述32-33
• 3.3.2 不一致決策表修正算法33-34
• 3.3.3 屬性與屬性值約簡34-36
• 3.3.4 決策規(guī)則選擇36-39
• 第4章 數(shù)據(jù)的離散化及其還原39-49
• 4.1 離散化39-40
• 4.1.1 離散化過程39
• 4.1.2 離散化方法39-40
• 4.2 基于信息熵的粗糙集連續(xù)屬性離散化算法40-44
• 4.2.1 信息熵的性質(zhì)41
• 4.2.2 粗糙集中信息熵計算方法41-43
• 4.2.3 基于信息熵的粗糙集連續(xù)屬性離散化算法43-44
• 4.3 三次樣條插值算法44-49
• 4.3.1 插值法選擇44-45
• 4.3.2 三次樣條插值法45
• 4.3.3 自然三次樣條函數(shù)的構(gòu)造45-46
• 4.3.4 三次樣條插值算法46-49
• 第5章 預測實例與誤差分析49-93
• 5.1 規(guī)則獲取模型49-60
• 5.1.1 光伏歷史發(fā)電數(shù)據(jù)決策表49-52
• 5.1.2 決策表離散化52-56
• 5.1.3 不一致決策表處理56-58
• 5.1.4 一致決策表屬性與屬性值約簡58-59
• 5.1.5 規(guī)則庫的獲取59-60
• 5.2 發(fā)電量預測模型60-76
• 5.2.1 預測樣本信息表的建立與離散60-65
• 5.2.2 規(guī)則擬合與離散預測值65-71
• 5.2.3 三次樣條差值與實際預測值71-76
• 5.3 預測誤差76-93
• 5.3.1 預測誤差評價指標76-78
• 5.3.2 四季光伏發(fā)電功率預測結(jié)果及誤差78-90
• 5.3.3 預測誤差分析90-93
• 總結(jié)與展望93-94
• 參考文獻94-97
• 致謝97-98
• 在讀期間發(fā)表論文98

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