基于包含度推理的光伏并网发电量预测研究

【摘要】：受天文、气象、环境及自身组件特性的影响，光伏发电功率的变化具有周期性、间断性和不确定性。并网光伏发电系统发电量的准确、及时预测，可减小光电功率对电力系统安全、可靠运行的不良影响，为电网电能优化调度提供有力保障。 以北京建筑大学5.6kW并网光伏系统为研究平台，依据粗糙集理论建立决策表，选择室内温度、环境温度、太阳辐射照度作为条件属性，极板温度、光伏发电功率作为决策属性，根据基于信息熵的离散化方法完成决策表的离散化。 利用包含度理论建立不一致决策表修正算法和规则选择算法，并以此为基础提出了光伏并网发电量预测模型。该预测模型分为发电规则获取和发电功率预测两部分。在规则获取模块中，决策表处理采用不一致决策表修正算法和属性与属性值合一约简算法，归纳出极板温度规则库和发电功率规则库。发电功率预测模块则利用了规则选择算法完成预测样本与规则的拟合，得到离散预测值。应用三次样条插值算法将离散预测值还原为连续预测值。 在Visual C++6.0软件环境下，编写了基于包含度推理的光伏并网发电量预测模型程序，得到光伏发电量预测的计算结果。误差分析表明，均方根误差在5%左右，日预报合格率为100%，证明该预测模型具有较高的预测精度。 研究结果表明，以太阳辐射照度和极板温度作为预测条件，建立基于包含度推理的短期光伏发电预测模型的预测结果与实际光伏发电系统的运行结果具有较高的相似度，预测模型具有一定的准确性和实用性。 【关键词】：光伏并网系统 包含度理论 发电量预测 不一致决策表修正 规则选择
【学位授予单位】：北京建筑大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TM615
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第1章 绪论7-15
• 1.1 引言7-8
• 1.1.1 研究背景7-8
• 1.1.2 课题研究的意义8
• 1.2 光伏发电预测技术研究现状8-12
• 1.2.1 原理预测法9
• 1.2.2 统计预测法9-10
• 1.2.3 智能预测法10-11
• 1.2.4 不确定理论预测法11-12
• 1.3 课题理论基础12-14
• 1.3.1 包含度理论12
• 1.3.2 粗糙集理论12-13
• 1.3.3 熵理论13
• 1.3.4 插值法13-14
• 1.4 研究内容14-15
• 第2章 并网光伏发电功率影响因素分析15-25
• 2.1 5.6kW 并网光伏系统16-17
• 2.2 环境因素对光伏发电功率的影响17-20
• 2.2.1 阴影对光伏发电功率的影响17-18
• 2.2.2 积灰对光伏发电功率的影响18-19
• 2.2.3 热斑对光伏发电功率的影响19-20
• 2.3 气象因素对光伏发电功率的影响20-23
• 2.3.1 太阳辐射照度对光伏发电功率的影响20-21
• 2.3.2 环境温度温度对光伏发电功率的影响21-22
• 2.3.3 天气类型对光伏发电功率的影响22-23
• 2.4 极板温度对光伏发电功率的预测23-25
• 第3章 基于包含度推理的光伏并网发电量预测模型25-39
• 3.1 粗糙集理论基础25-28
• 3.1.1 知识与分类25-26
• 3.1.2 决策表26-28
• 3.1.3 等价关系和等价类28
• 3.2 包含度理论基础28-32
• 3.2.1 包含度的定义和生成方式28-29
• 3.2.2 可信度与矛盾规则决策29-30
• 3.2.3 相似度与规则识别30-32
• 3.3 基于包含度推理的光伏并网发电量预测模型32-39
• 3.3.1 模型描述32-33
• 3.3.2 不一致决策表修正算法33-34
• 3.3.3 属性与属性值约简34-36
• 3.3.4 决策规则选择36-39
• 第4章 数据的离散化及其还原39-49
• 4.1 离散化39-40
• 4.1.1 离散化过程39
• 4.1.2 离散化方法39-40
• 4.2 基于信息熵的粗糙集连续属性离散化算法40-44
• 4.2.1 信息熵的性质41
• 4.2.2 粗糙集中信息熵计算方法41-43
• 4.2.3 基于信息熵的粗糙集连续属性离散化算法43-44
• 4.3 三次样条插值算法44-49
• 4.3.1 插值法选择44-45
• 4.3.2 三次样条插值法45
• 4.3.3 自然三次样条函数的构造45-46
• 4.3.4 三次样条插值算法46-49
• 第5章 预测实例与误差分析49-93
• 5.1 规则获取模型49-60
• 5.1.1 光伏历史发电数据决策表49-52
• 5.1.2 决策表离散化52-56
• 5.1.3 不一致决策表处理56-58
• 5.1.4 一致决策表属性与属性值约简58-59
• 5.1.5 规则库的获取59-60
• 5.2 发电量预测模型60-76
• 5.2.1 预测样本信息表的建立与离散60-65
• 5.2.2 规则拟合与离散预测值65-71
• 5.2.3 三次样条差值与实际预测值71-76
• 5.3 预测误差76-93
• 5.3.1 预测误差评价指标76-78
• 5.3.2 四季光伏发电功率预测结果及误差78-90
• 5.3.3 预测误差分析90-93
• 总结与展望93-94
• 参考文献94-97
• 致谢97-98
• 在读期间发表论文98

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