光伏發(fā)電功率的預(yù)測方法研究

【摘要】：隨著光伏發(fā)電技術(shù)的日益成熟與國家政策的大力扶持，光伏發(fā)電的成本日漸降低，對(duì)太陽能光伏發(fā)電的應(yīng)用受到普遍的關(guān)注。光伏系統(tǒng)輸出功率存在高度的間歇性與波動(dòng)性，這使得并網(wǎng)運(yùn)行光伏電站的接入對(duì)整個(gè)電網(wǎng)的安全性、電力供需的平衡以及電能質(zhì)量等產(chǎn)生不可忽視的影響。準(zhǔn)確地預(yù)測光伏系統(tǒng)的輸出功率，對(duì)于電力系統(tǒng)的優(yōu)化調(diào)度和安全穩(wěn)定運(yùn)行均存在重要意義。選擇光伏發(fā)電功率的預(yù)測方法作為研究內(nèi)容，具有極高的現(xiàn)實(shí)意義與學(xué)術(shù)價(jià)值。 光伏系統(tǒng)輸出功率的多寡由于受到氣象狀況、地理環(huán)境等多種因素的影響而產(chǎn)生高度的隨機(jī)性與大幅值的波動(dòng)，這為對(duì)其輸出功率的預(yù)測工作增加了難度。縱觀當(dāng)前光伏發(fā)電功率預(yù)測領(lǐng)域的研究工作，現(xiàn)有的光伏功率預(yù)測模型從相異的角度利用不同的數(shù)據(jù)信息對(duì)光伏功率作出預(yù)測，其預(yù)測精度還有待于進(jìn)一步提高。組合預(yù)測方法能夠綜合各單項(xiàng)模型的特點(diǎn)，有效地利用各種不同信息，為提高現(xiàn)有模型的預(yù)測精度提供了可能。 本文首先對(duì)光伏輸出功率的影響因素進(jìn)行了探討，并利用通徑分析法對(duì)光伏系統(tǒng)的輸出功率與其各個(gè)影響因子間的相關(guān)性進(jìn)行了分析。在相關(guān)性分析的基礎(chǔ)上，綜合利用光伏系統(tǒng)輸出功率的歷史數(shù)據(jù)、氣象因子等影響因素作為數(shù)據(jù)輸入樣本。然后，研究了混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、多元線性回歸模型與灰色預(yù)測模型等單項(xiàng)預(yù)測模型和組合預(yù)測方法。最后，在基于單項(xiàng)模型的基礎(chǔ)上，建立了以自然選擇粒子群優(yōu)化算法確定權(quán)系數(shù)的組合預(yù)測模型，并利用該模型對(duì)某光伏電站實(shí)例進(jìn)行了預(yù)測，驗(yàn)證了模型的有效性和精確性。 【關(guān)鍵詞】：光伏發(fā)電功率 組合預(yù)測 通徑分析 多元線性回歸 混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 支持向量機(jī) 灰色模型
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號(hào)】：TM615
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第1章 緒論11-18
• 1.1 課題研究的背景11-14
• 1.1.1 世界光伏發(fā)電發(fā)展現(xiàn)狀11-13
• 1.1.2 我國光伏發(fā)電發(fā)展現(xiàn)狀13-14
• 1.2 課題的研究意義和目的14-15
• 1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀15-16
• 1.3.1 功率輸出預(yù)測的基本方法15-16
• 1.3.2 組合預(yù)測方法16
• 1.4 本文的主要研究內(nèi)容16-18
• 第2章 光伏發(fā)電功率與氣象因素相關(guān)性分析18-27
• 2.1 光伏電站實(shí)例數(shù)據(jù)資料18-19
• 2.2 光伏輸出功率的影響因素分析19-23
• 2.2.1 輻照強(qiáng)度對(duì)光伏輸出功率的影響19-20
• 2.2.2 氣溫對(duì)光伏輸出功率的影響20-21
• 2.2.3 相對(duì)濕度對(duì)光伏輸出功率的影響21-22
• 2.2.4 風(fēng)況對(duì)光伏輸出功率的影響22
• 2.2.5 降雨及其它因素對(duì)光伏輸出功率的影響22-23
• 2.3 通徑分析23-26
• 2.3.1 通徑分析的基本概念23-24
• 2.3.2 影響因素的通徑分析結(jié)果24-26
• 2.4 本章小結(jié)26-27
• 第3章 單項(xiàng)預(yù)測模型研究27-44
• 3.1 多元線性回歸模型27-30
• 3.1.1 光伏電池模型輸出功率理論計(jì)算27-29
• 3.1.2 多元線性回歸模型29-30
• 3.2 混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型30-35
• 3.2.1 混沌理論30-31
• 3.2.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)31-33
• 3.2.3 混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)33-35
• 3.3 支持向量回歸模型35-41
• 3.3.1 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)基本理論35-38
• 3.3.2 支持向量回歸原理38-39
• 3.3.3 SVR 模型核函數(shù)的選擇39-40
• 3.3.4 SVR 模型參數(shù)的選擇40-41
• 3.4 灰色模型41-43
• 3.4.1 灰色生成41
• 3.4.2 灰色模型 GM(1,1)41-43
• 3.5 本章小結(jié)43-44
• 第4章 組合預(yù)測方法研究44-59
• 4.1 組合預(yù)測方法基本原理44-48
• 4.1.1 組合預(yù)測概述44-45
• 4.1.2 組合預(yù)測的基本方法45-46
• 4.1.3 組合預(yù)測方法分類46-48
• 4.2 組合預(yù)測模型48-53
• 4.2.1 非最優(yōu)組合預(yù)測模型48-50
• 4.2.2 基于相關(guān)性指標(biāo)的最優(yōu)組合預(yù)測模型50-51
• 4.2.3 基于預(yù)測誤差指標(biāo)的最優(yōu)組合預(yù)測模型51-53
• 4.3 組合預(yù)測模型的權(quán)重確定方法53-58
• 4.3.1 熵值法53-54
• 4.3.2 基于向量夾角的余弦方法54-56
• 4.3.3 粒子群優(yōu)化算法56-58
• 4.4 本章小結(jié)58-59
• 第5章 光伏發(fā)電功率預(yù)測算例分析59-71
• 5.1 光伏發(fā)電功率預(yù)測數(shù)據(jù)預(yù)處理59-64
• 5.1.1 歸一化處理59-60
• 5.1.2 氣象數(shù)據(jù)的模糊化處理60-62
• 5.1.3 歷史數(shù)據(jù)缺失值與異常值的處理62-64
• 5.2 組合預(yù)測建模64-66
• 5.2.1 組合模型預(yù)測流程64-65
• 5.2.2 模型優(yōu)化改進(jìn)65-66
• 5.2.3 模型預(yù)測誤差的衡量指標(biāo)66
• 5.3 預(yù)測實(shí)例結(jié)果與誤差分析66-70
• 5.3.1 各單項(xiàng)預(yù)測模型預(yù)測結(jié)果67-69
• 5.3.2 組合模型預(yù)測結(jié)果69
• 5.3.3 預(yù)測誤差分析69-70
• 5.4 本章小結(jié)70-71
• 結(jié)論71-73
• 參考文獻(xiàn)73-77
• 攻讀碩士學(xué)位期間承擔(dān)的科研任務(wù)與主要成果77-78
• 致謝78-79
• 作者簡介79

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