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光伏发电系统监控与发电预测模型研究

来源:论文学术网
时间:2024-08-19 04:22:09
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光伏发电系统监控与发电预测模型研究【摘要】:随着光伏发电应用规模和区域的不断扩大,光伏发电系统监控具有越来越重要的意义。光伏发电监控系统作为光伏发电的重要组成部分,对准确掌握光伏电

【摘要】:随着光伏发电应用规模和区域的不断扩大,光伏发电系统监控具有越来越重要的意义。光伏发电监控系统作为光伏发电的重要组成部分,对准确掌握光伏电站运行情况、完成光伏电站性能评估、优化光伏电站设计起着重要的作用。而光伏发电预测是光伏监控系统能量调度的一项重要日常工作,是制定输配电方案的主要依据。 基于东华大学新能源示范实验室,本文主要以光伏发电系统监控和发电预测模型为研究对象,从光伏发电监控系统的总体设计、环境监测器设计、数据通信、发电预测模型和上位机监控中心界面等方面做了详细分析和研究。 本文分析了光伏发电监控系统的功能和构架,着重对环境监测器软硬件进行了阐述,实现了对组件温度、环境温度、辐照度、风速等环境参数的采集。 本文详细分析了基于Visual Basic6.0和组态王6.53的上下位机通信系统的设计,实现了环境监测器与本地监控中心数据通讯网络的构建并完成了基于RS485通讯协议的编写、现场数据通信和数据处理。该通信系统的特点为组态王与VB程序之间以DDE的形式实现数据的交换,即利用了组态软件方便快捷的界面设计功能,又借助VB编程实现大数据量的串口通讯、数据分析和处理。 光伏发电预测是光伏发电监控系统能量管理中急需解决的问题。本文通过对比三种主流的光伏发电预测模型,分析影响光伏发电量的各种因素,设计了一种新颖的基于Elman神经网络的光伏发电预测模型。该模型根据不同的日类型和季节进行预测子模型划分,预测子模型以温度、历史发电数据为输入数据对模型进行了训练与仿真分析,预测结果验证了该模型的有效性,对于保持电力系统的功率平衡和经济运行有着重要的意义。 最后,基于组态王KingView 6.53完成上位机监控中心界面的设计。采用分级化和分权化设计思想,一级为系统的整体运行状态,为最低权限;二级为菜单式的界面转换,为二级权限;三级为各个光伏发电系统设备的运行参数,为最高权限。除系统运行状态显示、报警等常规功能外,还添加了XY控件、SQL数据库功能,使用户更加准确地了解光伏发电系统运行情况并做出相关的操作。 本文的光伏发电系统监控与发电预测模型的设计与实现,为太阳能电站的智能化,提供了一套完整的解决方案,对光伏发电系统监控与发电预测模型的国产化和系统性能的提高等方面进行了有益的探索。 【关键词】:光伏发电 监控系统 环境监测器 发电预测 组态王
【学位授予单位】:东华大学
【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
  • 目录9-11
  • 第一章 绪论11-17
  • 1.1 课题背景和研究意义11-13
  • 1.2 光伏发电监控系统的研究现状13-14
  • 1.3 光伏发电预测技术研究现状14-15
  • 1.4 课题研究内容15-17
  • 第二章 光伏发电监控系统总体和环境监测器设计17-35
  • 2.1 光伏发电监控系统功能17-18
  • 2.2 光伏发电监控系统构架18-19
  • 2.3 光伏发电监控系统环境监测器硬件设计19-29
  • 2.3.1 环境监测器的结构19-20
  • 2.3.2 主控芯片20-21
  • 2.3.3 主控芯片的外围电路21-26
  • 2.3.4 信号采集与调理26-29
  • 2.4 光伏发电监控系统环境监测器软件设计29-34
  • 2.4.1 软件系统总体结构29-30
  • 2.4.2 系统初始化程序30-31
  • 2.4.3 多路数字温度传感器程序设计31-32
  • 2.4.4 风速和辐照度程序设计32-33
  • 2.4.5 通讯子程序设计33-34
  • 2.5 本章小结34-35
  • 第三章 基于VB和组态王的上下位机通信系统的设计35-45
  • 3.1 基于VB和组态王的上位机监控系统结构35
  • 3.2 环境监测器与本地监控中心之间的通信和数据处理35-40
  • 3.2.1 数据通讯协议36-37
  • 3.2.2 数据通讯流程37-39
  • 3.2.3 数据处理39-40
  • 3.3 通讯功能实现40-43
  • 3.4 本章小结43-45
  • 第四章 基于ELMAN神经网络的光伏发电预测模型的设计45-59
  • 4.1 光伏发电预测模型的选择45-48
  • 4.1.1 三种数学理论模型45-47
  • 4.1.2 三种理论模型的优劣和最终选择47-48
  • 4.2 ELMAN神经网络及其学习算法48-50
  • 4.3 光伏发电预测模型的建立50-57
  • 4.3.1 影响光伏发电预测模型精度的因素分析50-54
  • 4.3.2 预测模型参数的设计54-55
  • 4.3.3 预测模型的训练与评估55-57
  • 4.4 光伏发电预测模型的预测结果分析57-58
  • 4.5 本章小结58-59
  • 第五章 基于组态王的上位机监控中心界面的设计59-71
  • 5.1 组态王的功能和特点59
  • 5.2 界面总体设计及参数定义59-65
  • 5.2.1 监控界面功能59-60
  • 5.2.2 界面总体结构60-62
  • 5.2.3 变量及报警组定义62-64
  • 5.2.4 数据库建立64-65
  • 5.3 主要界面设计65-70
  • 5.3.1 系统运行界面65-67
  • 5.3.2 环境变量界面67-69
  • 5.3.3 发电量预测界面69
  • 5.3.4 报警和事件界面69-70
  • 5.4 本章小结70-71
  • 第六章 总结71-73
  • 参考文献73-76
  • 致谢76-77
  • 攻读硕士学位期间发表的论文77


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