光伏发电系统输出功率短期预测技术研究

【摘要】：全球不断增长的能源需求对世界各国提出了两个严峻挑战：气候变化和能源安全，大力发展可再生能源成为世界各国应对挑战的共同选择。太阳能是至今地球上最大的可用能量来源，利用太阳能发电的光伏系统具有安装灵活，维护简单，环境友好等优点，受到了世界各国的重视，尤其是并网光伏发电系统得到了快速的发展。但是由于受到太阳辐射和温度等因素的影响，光伏发电系统的输出功率具有波动性和间歇性，大规模光伏发电系统并网运行会影响电力系统的安全、稳定、经济运行。对光伏发电系统输出功率进行短期准确预测，有利于电力系统调度部门统筹安排常规电源和光伏发电的配合，合理调整调度计划，从而有效地减轻光伏发电系统接入对电网的不利影响，保证电网的安全稳定运行，并充分利用太阳能资源，有效发挥光伏发电的社会效益和经济效益。 本文对光伏发电系统输出功率短期预测技术进行了探讨和研究。首先将光伏发电系统输出功率短期预测技术分为两类：基于太阳辐射和光伏发电系统模型的短期预测技术，基于历史数据（气象历史数据、太阳辐射历史数据、输出功率历史数据等）的短期预测技术。然后详细研究了太阳辐射短期预测技术、基于太阳辐射和光伏发电系统模型的短期预测技术、基于历史数据的短期预测技术这三部分内容；在第一部分中，研究了瞬时太阳辐射预测、逐时太阳辐射预测和日总太阳辐射预测；在第二部分中，梳理了光伏发电系统输出特性模型，探讨了MPPT的能量损失和转换效率、光伏发电系统的可靠性，提出了基于太阳辐射和光伏发电系统模型的短期预测技术的实现过程；在第三部分中，探讨了基于太阳辐射强度的间接预测方法和基于光伏发电系统输出功率历史数据的直接预测方法。接着重点实现了三种典型预测方法，分别是基于太阳能电池两参数简化直流模型的光伏发电系统输出功率短期预测方法、基于改进BP神经网络的光伏发电系统输出功率短期间接预测方法、基于改进BP神经网络的光伏发电系统输出功率短期直接预测方法。最后介绍了光伏发电系统输出功率短期预测软件包的编程实现。 本文对光伏发电系统输出功率短期预测技术进行了详细地梳理和研究，最终以软件包的形式将各种预测方法加以整合。所研发的软件包作为微网能量管理系统高级应用的一部分，成功应用于国家863课题，安徽省电力科学研究院、合肥市供电公司有关分布式发电和微网的多个科研课题中，为光伏能量管理系统中输出功率预测模块的实现提供了借鉴和指导意义。 【关键词】：可再生能源 光伏发电系统 输出功率 短期 预测技术 太阳辐射 输出特性模型 历史数据 BP神经网络
【学位授予单位】：合肥工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：TM615
【目录】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-9
• 致谢9-16
• 第一章 绪论16-28
• 1.1 课题研究背景16-17
• 1.2 国内外研究现状17-26
• 1.2.1 光伏发电17-22
• 1.2.2 光伏发电关键技术22-24
• 1.2.3 光伏发电系统输出功率短期预测技术24-26
• 1.3 本文主要工作26-28
• 第二章 基础理论28-36
• 2.1 概述28
• 2.2 太阳能电池原理28
• 2.3 太阳能电池发展28-30
• 2.4 太阳能电池分类30
• 2.5 光伏发电系统组成30-31
• 2.6 光伏发电系统分类31-32
• 2.7 并网光伏发电系统分类32-34
• 2.8 并网逆变器控制方式34
• 2.9 本章小结34-36
• 第三章 太阳辐射预测技术36-46
• 3.1 概述36
• 3.2 瞬时太阳辐射预测36-39
• 3.2.1 ASHRAE 模型~([53-54])36-37
• 3.2.2 Hottel 模型~([55-56])37-39
• 3.2.3 基于系统辨识的瞬时预测模型~([57])39
• 3.2.4 基于神经网络的瞬时预测模型~([58])39
• 3.3 逐时太阳辐射预测39-42
• 3.3.1 半正弦模型~([59])39-40
• 3.3.2 Collares-Pereira & Rabl 模型~([59])40
• 3.3.3 基于系统辨识的逐时预测模型~([57])40-41
• 3.3.4 基于神经网络的逐时预测模型~([60])41
• 3.3.5 其他逐时太阳辐射预测模型~([59,61,28,30])41-42
• 3.4 日总太阳辐射预测42-45
• 3.4.1 基于 ASHRAE 模型、Hottel 模型的日总太阳辐射预测42-43
• 3.4.2 日照百分率转换模型~([62-65])43
• 3.4.3 别尔良德模型~([66-67])43-44
• 3.4.4 基于系统辨识的日总预测模型~([57,68-70])44
• 3.4.5 基于神经网络的日总预测模型~([71-72])44-45
• 3.4.6 其他日总太阳辐射预测模型~([73])45
• 3.5 本章小结45-46
• 第四章 基于太阳辐射和光伏发电系统模型的短期预测技术46-70
• 4.1 概述46
• 4.2 太阳能电池和光伏阵列输出特性46-60
• 4.2.1 太阳能电池五参数直流模型46-47
• 4.2.2 太阳能电池五参数简化直流模型~([76])47-55
• 4.2.3 太阳能电池单指数简化直流模型~([77])55-57
• 4.2.4 太阳能电池两参数简化直流模型~([78])57-60
• 4.3 MPPT 的能量损失和跟踪效率60-64
• 4.3.1 最大功率点跟踪技术的比较60-61
• 4.3.2 最大功率点跟踪技术的能量损失61-64
• 4.3.3 最大功率点跟踪技术跟踪效率的测试64
• 4.4 光伏发电系统的可靠性64-67
• 4.4.1 光伏发电系统元件故障模型64-66
• 4.4.2 光伏发电系统可靠性模型66-67
• 4.5 基于太阳辐射和光伏发电系统模型的短期预测67-68
• 4.5.1 短期预测公式67-68
• 4.5.2 短期预测步骤68
• 4.6 本章小结68-70
• 第五章 基于历史数据的短期预测技术70-73
• 5.1 概述70
• 5.2 基于太阳辐射强度的间接预测方法70-71
• 5.3 基于光伏发电系统输出功率历史数据的直接预测方法71-72
• 5.3.1 基于支持向量机回归的预测模型~([98])71-72
• 5.3.2 基于马尔科夫链的预测模型~([99-100])72
• 5.3.3 基于系统辨识的预测模型~([57])72
• 5.4 本章小结72-73
• 第六章 典型光伏发电系统输出功率短期预测方法的实现73-92
• 6.1 概述73
• 6.2 两类预测技术的比较73-74
• 6.3 基于太阳能电池两参数简化直流模型的输出功率短期预测方法74-78
• 6.3.1 预测步骤74
• 6.3.2 基于太阳能电池两参数简化直流模型的输出功率短期预测模型74-76
• 6.3.3 预测结果分析76-78
• 6.4 基于改进 BP 神经网络的光伏发电系统输出功率短期间接预测方法78-86
• 6.4.1 人工神经网络78-79
• 6.4.2 BP 神经网络79-80
• 6.4.3 基于改进 BP 神经网络的太阳辐射短期预测模型80-84
• 6.4.4 光伏发电系统输出功率经验表达式84
• 6.4.5 预测结果分析84-86
• 6.5 基于改进 BP 神经网络的光伏发电系统输出功率短期直接预测方法86-91
• 6.5.1 预测模型输入变量筛选86-89
• 6.5.2 基于改进 BP 神经网络的光伏发电系统输出功率短期预测模型89
• 6.5.3 预测结果分析89-91
• 6.6 本章小结91-92
• 第七章 光伏发电系统输出功率短期预测软件包的编程实现92-100
• 7.1 概述92
• 7.2 光伏发电系统输出功率短期预测软件包92
• 7.3 太阳辐射短期预测模块92-94
• 7.4 基于太阳辐射和光伏发电系统模型的短期预测模块94-97
• 7.5 基于历史数据的短期预测模块97-99
• 7.6 本章小结99-100
• 第八章 总结和展望100-102
• 8.1 总结100
• 8.2 展望100-102
• 参考文献102-110
• 攻读硕士学位期间发表的论文110-111

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