光伏功率预测系统的研究与实现

【摘要】：当今世界能源的需求量持续增长，传统能源在不久的未来将不来满足人类的需要，所以对绿色的能源的开发利用迫在眉睫。由于我国浮云辽阔，太阳能资源丰富，太阳能已经成为我国主要的绿色能源之一。由于光伏发电随机性大、可调用性能弱，大规模接入电网会致使电网运行不稳定。对光电输出的预测有助于电力系统调度部门统筹安排常规电能和光伏发电的协调配合，提高电网运行的稳定性，充分利用太阳能资源。因此，本文在此目的下对光伏功率预测系统的功能进行了分析，为实现光伏功率预测系统进行了设计，最后利用相关计算机技术完成了对光伏预测系统的实现。光伏功率预测系统的关键内容有两方面，一是与光伏电站生产系统结合，实现数据采集并分析，提供预测平台，并对采集数据和结果数据进行统计和评估，以提供决策数据支持。二是预测算法的设计与实现，本文根据物理方法建立预测模型，再根据光伏电站的历史测量数据，采用统计方法对物理模型进行校正，生成预测模型并在系统中使用模型进行预测。基于以上描述，本文的主要内容如下： 第一，本文对预测应用系统的现状与预测技术的现状做了详细分析，提出了光伏功率预测系统在光伏电厂应用的重要性。 第二，介绍了目前流行的Web开发框架，为开发该系统提供了技术支持。另外，对人工神经网络进行了详细介绍，选取了基于BP人工神经网络和数值天气预报来设计预测模型。同时还介绍了预测的关键数据源之一数值天气预报。 第三，对光伏预测系统需求进行了详细分析，完成了对光伏预测系统的详细设计。 第四，结合Web开发技术完成对光功率预测系统开发并利用MATLAB工具实现了预测模型，并对模型进行了数据验证。 【关键词】：光伏功率预测 BP神经网络 物理方法 统计方法
【学位授予单位】：北京工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TM615
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 绪论9-13
• 1.1 选题背景及研究意义9
• 1.2 国内外研究现状9-11
• 1.2.1 预测应用系统现状9-10
• 1.2.2 预测技术研究现状10-11
• 1.3 本文主要研究内容11
• 1.4 本文组织结构11-13
• 第2章 相关理论基础13-25
• 2.1 软件开发技术介绍13-15
• 2.1.1 Structs 2 框架13-14
• 2.1.2 Hibernate 框架14-15
• 2.2 人工神经网络15-19
• 2.2.1 人工神经网络的基本特征17-18
• 2.2.2 人工神经网络分类18
• 2.2.3 BP 神经网络18-19
• 2.3 数值天气预报19-23
• 2.3.1 数值天气预报模式 WRF20-21
• 2.3.2 数值天气预报计算过程21-23
• 2.4 本章小结23-25
• 第3章 光伏功率预测系统需求分析25-29
• 3.1 系统概述25
• 3.2 系统功能需求分析25-27
• 3.2.1 功率预测功能25-26
• 3.2.2 实时数据采集功能26
• 3.2.3 统计需求26
• 3.2.4 人机交互需求26
• 3.2.5 监控需求26-27
• 3.2.6 系统管理需求27
• 3.2.7 系统总用例图27
• 3.3 系统性能需求分析27-28
• 3.4 系统数据流分析28
• 3.4.1 输入数据28
• 3.4.2 输出数据28
• 3.5 本章小结28-29
• 第4章 光伏功率预测系统设计29-45
• 4.1 系统设计原则29
• 4.2 功能模块设计29-34
• 4.2.1 实时状态监控模块30
• 4.2.2 功率曲线展示模块30-31
• 4.2.3 气象信息展示模块31
• 4.2.4 后台任务管理模块31-32
• 4.2.5 统计报表模块32-33
• 4.2.6 系统管理模块33-34
• 4.3 预测算法设计34-39
• 4.3.1 预测算法目标34
• 4.3.2 预测方法分析34-38
• 4.3.3 算法实验设计38-39
• 4.4 数据库设计39-43
• 4.4.1 预测相关数据表39-42
• 4.4.2 预测非相关数据表42-43
• 4.5 本章小结43-45
• 第5章 光伏功率预测系统实现45-59
• 5.1 系统架构与开发环境45-47
• 5.1.1 B/S 系统模式45-46
• 5.1.2 MVC 开发模式46
• 5.1.3 系统组件开发原则46-47
• 5.2 功能模块及预测算法实现47-57
• 5.2.1 实时状态监控模块47-49
• 5.2.2 功率曲线展示模块49-50
• 5.2.3 气象展示模块50-51
• 5.2.4 统计报表模块51-52
• 5.2.5 系统管理模块52-54
• 5.2.6 后台任务管理模块54
• 5.2.7 预测算法实现54-57
• 5.3 本章小结57-59
• 结论59-61
• 参考文献61-65
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文65-67
• 致谢67

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