光伏发电系统发电功率预测研究

【摘要】：随着我国大力发展可再生能源，光伏并网发电系统的装机容量不断增加。然而，光伏并网发电系统的发电功率由于受气象因素的影响，其发电功率具有间歇性和波动性特点。大量光伏并网发电系统的随机接入会增加电网系统的复杂度，改变电网系统现有的裕度和发电计划，导致系统面临崩溃的风险。提高光伏并网发电系统的预测精度，有助于电力部门制定详细的发电以及调度计划，提高电力系统的运行稳定性。 在大量阅读国内外文献的基础上，本文从三个不同方面对光伏并网的发电功率预测进行了研究。通过分析影响光伏并网发电功率的相关因素，选取主要影响因子作为神经网络的输入变量，采用基于神经网络的光伏发电预测模型对光伏发电功率进行预测。通过数据挖掘技术，从大量数据中筛选出与预测时段具有相似气象特征的数据序列，采用灰色关联度理论对光伏发电功率进行预测。通过组合预测技术的权值计算理论，分别对神经网络的光伏发电预测结果和灰色关联度的光伏发电预测结果赋予不同的权值，采用组合预测技术对光伏发电功率进行预测。 本文通过天津大学光伏并网发电监控系统，获取光伏并网的相关数据，对基于神经网络的光伏发电功率预测技术、基于灰色关联度的光伏发电预测技术和光伏发电功率的组合预测技术，在同样的天气类型下进行了仿真和数据验证。并采用5种不同的误差指标，对这三种预测技术的预测结果进行了评估，评估结果表明三种预测方法都达到了较高的预测精度。 【关键词】：光伏并网发电 神经网络 灰色关联度 组合预测
【学位授予单位】：天津大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TM615
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-6
• 目录6-8
• 第一章 绪论8-18
• 1.1 课题研究背景8-9
• 1.2 国内外研究现状9-16
• 1.2.1 光伏发电9-13
• 1.2.2 光伏发电预测技术现状13-16
• 1.3 本论文主要内容16-18
• 第二章 光伏电池及光伏发电系统18-34
• 2.1 光伏电池及其物理数学模型18-27
• 2.1.1 光伏电池发电原理18-19
• 2.1.2 光伏电池分类19-21
• 2.1.3 光伏电池数学模型21-24
• 2.1.4 光伏电池伏安特性24-27
• 2.2 光伏发电系统27-34
• 2.2.1 光伏发电系统的组成27-30
• 2.2.2 光伏发电系统的分类30
• 2.2.3 独立型光伏发电系统30-31
• 2.2.4 并网光伏发电系统31-34
• 第三章 基于神经网络的光伏发电预测模型34-46
• 3.1 影响光伏发电量气象因素分析与处理34-39
• 3.2 基于 BP 神经网络的光伏并网发电预测模型39-44
• 3.2.1 BP 算法39-41
• 3.2.2 BP 神经网络光伏发电预测模型41-44
• 3.3 预测结果与分析44-46
• 第四章 基于灰色关联度的光伏发电预测技术46-53
• 4.1 数据挖掘技术46-48
• 4.2 基于灰色关联度的光伏发电预测技术48-51
• 4.2.1 数据挖掘预处理49-50
• 4.2.2 光伏并网发电的数据挖掘50
• 4.2.3 灰色关联度分析的光伏发电预测50-51
• 4.3 预测结果与分析51-53
• 第五章 光伏发电的组合预测技术53-60
• 5.1 组合预测53-54
• 5.2 基于组合预测技术的光伏并网发电预测54-58
• 5.2.1 组合预测的权值55-56
• 5.2.2 等权重法56
• 5.2.3 最小方差法56-57
• 5.2.4 优势矩阵法57-58
• 5.3 预测结果与分析58-60
• 第六章 总结与展望60-61
• 6.1 总结60
• 6.2 展望60-61
• 参考文献61-66
• 发表论文和参加科研情况说明66-67
• 致谢67

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