光伏发电系统发电能力预测研究
光伏发电系统发电能力预测研究【摘要】:太阳能以其清洁、无污染、可再生等特点越来越受到关注,光伏发电已成为当今世界可再生能源领域的研究热点。然而,光伏功率具有不确定性和间歇性等特点,
【学位授予单位】:华北电力大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:TM615
【目录】:
- 摘要5-6
- Abstract6-9
- 第1章 绪论9-14
- 1.1 课题的研究背景与意义9-11
- 1.1.1 环境及能源危机问题9
- 1.1.2 太阳能及光伏发电的特点9-10
- 1.1.3 光伏功率预测的目的及意义10-11
- 1.2 课题的国内外研究现状11-13
- 1.2.1 江南体育在线直播观看 发电研究现状11
- 1.2.2 光伏功率预测方法研究现状11-13
- 1.3 论文的主要研究内容13-14
- 第2章 光伏发电的功率特性及影响因素分析14-21
- 2.1 光伏发电系统的原理及组成14-15
- 2.2 光伏阵列的输出特性15-16
- 2.3 光伏发电功率的影响因素分析16-20
- 2.3.1 季节类型对光伏发电功率的影响16-17
- 2.3.2 天气类型对光伏发电功率的影响17
- 2.3.3 主气象因子对光伏发电功率的影响17-20
- 2.4 本章小结20-21
- 第3章 人工神经网络在光伏功率预测中的应用21-31
- 3.1 人工神经网络理论基础21-22
- 3.1.1 人工神经网络的基本原理21
- 3.1.2 人工神经网络的基本特征21-22
- 3.2 BP 神经网络及其改进22-27
- 3.2.1 传统 BP 学习算法22-25
- 3.2.2 传统 BP 算法存在的问题25
- 3.2.3 改进 BP 学习算法25-27
- 3.3 基于 BP 神经网络的光伏功率预测模型的实例分析27-30
- 3.3.1 相似日理论27-28
- 3.3.2 实例计算结果与分析28-30
- 3.4 本章小结30-31
- 第4章 基于混沌搜索的 AMPSO-BPNN 的光伏功率预测模型31-40
- 4.1 预测算法31-36
- 4.1.1 粒子群优化算法31-33
- 4.1.2 混沌优化算法33-34
- 4.1.3 混沌搜索的自适应变异粒子群算法34-36
- 4.2 光伏功率预测模型的建立36-39
- 4.2.1 基于混沌搜索的 AMPSO 优化 BP 神经网络36-37
- 4.2.2 光伏功率预测模型的结构设计37-39
- 4.3 本章小结39-40
- 第5章 光伏发电系统发电能力预测实例分析与应用40-54
- 5.1 光伏发电系统发电能力预测的实例分析40-51
- 5.1.1 数据来源和数据处理40
- 5.1.2 预测模型的参数设置及评价指标40-41
- 5.1.3 典型天气类型的预测结果与分析41-49
- 5.1.4 未来一周光伏功率的预测结果与分析49-51
- 5.2 光伏发电系统发电能力预测的应用分析51-53
- 5.2.1 光伏出力与负荷的相关性分析51-52
- 5.2.2 光伏电站的调度运行52-53
- 5.3 本章小结53-54
- 第6章 结论与展望54-56
- 6.1 结论54-55
- 6.2 展望55-56
- 参考文献56-59
- 攻读硕士学位期间发表的论文及参加科研情况59-60
- 致谢60
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