并网型光伏电站发电量预测方法的研究
并网型光伏电站发电量预测方法的研究【摘要】:当今社会,常规能源严重缺乏,人类生存所需的自然生态环境逐渐恶化。太阳能作为一种新能源,以其资源的丰富性、清洁性、不受地域限制性等独特的优
【学位授予单位】:辽宁工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TM615
【目录】:
- 摘要5-6
- Abstract6-9
- 1 绪论9-14
- 1.1 课题研究背景及意义9-10
- 1.1.1 课题研究背景9
- 1.1.2 课题研究意义9-10
- 1.2 光伏发电量预测国内外研究现状10-13
- 1.2.1 国外研究现状11-12
- 1.2.2 国内研究现状12-13
- 1.3 本文的主要研究内容13-14
- 2 光伏发电特性及影响因素14-23
- 2.1 光伏发电14-17
- 2.1.1 光伏电站发电原理14
- 2.1.2 光伏电站组成14-15
- 2.1.3 光伏电站输出功率特性分析15-17
- 2.2 光伏发电影响因素分析17-22
- 2.2.1 光照强度对光伏发电量的影响18
- 2.2.2 季节类型对光伏发电量的影响18
- 2.2.3 天气类型对光伏发电量的影响18-20
- 2.2.4 温度对光伏发电量的影响20-21
- 2.2.5 相对湿度对光伏发电量的影响21
- 2.2.6 相关性分析21-22
- 2.3 本章小结22-23
- 3 光伏电站发电量预测的数据处理23-28
- 3.1 数据存储方式23
- 3.2 数据类型分析23-25
- 3.2.1 基础数据分析23-24
- 3.2.2 实时数据分析24
- 3.2.3 历史数据分析24-25
- 3.3 数据处理25-27
- 3.3.1 数据预处理25-26
- 3.3.2 异常数据处理26-27
- 3.4 本章小结27-28
- 4 光伏电站发电量预测模型建立28-46
- 4.1 BP预测模型29-35
- 4.1.1 网络拓扑结构29-30
- 4.1.2 学习算法规则30-33
- 4.1.3 隐含层节点数设计33-34
- 4.1.4 算法缺陷及改进34-35
- 4.2 GA-BP预测模型35-45
- 4.2.1 遗传算法的原理35-37
- 4.2.2 遗传算法的优点37
- 4.2.3 遗传算法的基本操作37-42
- 4.2.4 遗传算法数学模型42-43
- 4.2.5 预测模型结构43
- 4.2.6 预测步骤及流程43-45
- 4.3 本章小结45-46
- 5 光伏电站发电量预测仿真分析46-54
- 5.1 误差衡量指标46
- 5.2 仿真分析46-52
- 5.2.1 BP预测结果分析46-49
- 5.2.2 GA-BP预测结果分析49-52
- 5.3 本章小结52-54
- 6 结论54-55
- 参考文献55-58
- 攻读硕士期间发表学术论文情况58-59
- 致谢59
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