微网中光伏发电系统的出力预测研究

【摘要】：随着微网内光伏发电系统容量的不断增大,在缓解能源危机和降低环境污染的同时,光伏出力的随机性、波动性和间断性等特点也对电网的安全、经济和优质运行带来了严峻挑战。对光伏出力进行准确预测,有助于供电部门适时调整供电计划,统筹安排常规电源和光伏发电的协调配合,提高系统安全、稳定运行能力。因此,探究光伏出力的影响因素与预测精度之间的关联性,建立适当的预测模型,并选择与待预测日相似度较高的样本进行训练,可提高光伏出力预测精度。为此,本文主要做了以下工作:首先,以实际运行的光伏发电系统为研究对象,根据监控系统记录的历史出力和对应气象信息进行采样,以此来分析影响光伏出力的各种因素。利用Pearson相关系数法计算各因素与光伏出力之间的相关程度,从而可定量考虑各因素对光伏出力的影响。结合光伏出力值和对应气象信息,确定每个采样日期的天气类型指数;选择与光伏出力相关程度较大的因素组成气象特征向量,在天气类型指数一致的数据集合中,结合加权欧氏距离方法,选择与待预测日每1 h天气属性接近的样本,由此得到的样本可反映待预测日每个时段的天气变化情况,用高相似度的样本进行训练、预测可提高模型预测精度。其次,在分析现有预测算法特征和训练样本数据特征的基础上,提出了基于改进粒子群优化和最小二乘支持向量机的光伏出力超短期预测方法。针对传统最小二乘支持向量机选取参数时依靠经验试算、效率较低等缺点,引入了粒子群优化算法,利用粒子群优化算法基于粒子群的并行搜索特点来搜寻最优目标函数值,从而赋予参数最优取值。为了克服标准粒子群优化算法出现早熟收敛现象,提出了一种改进措施,可根据粒子群信息选取初始种群和判断早熟收敛,使种群均匀分布于整个解空间,当计算后期粒子易陷入局部最优时,更新粒子的位置,引导粒子跳出局部最优区,保持种群的活性,增强了全局优化能力。最后,选取处于不同季节不同天气类型指数的4组数据对本文所提光伏出力超短期预测模型进行测试和评估。结果表明,所提模型预测精度较高,能够为电网调度部门制定合理调度计划提供一定的参考依据。 【关键词】：微网 光伏发电系统 超短期出力预测 相似时段 最小二乘支持向量机 粒子群优化
【学位授予单位】：华北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM615
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-19
• 1.1 课题研究的背景及意义10-13
• 1.1.1 课题研究的背景10-12
• 1.1.2 课题研究的意义12-13
• 1.2 国内外研究现状13-16
• 1.2.1 光伏出力预测的国内外研究现状13
• 1.2.2 光伏出力预测的常用方法13-16
• 1.2.2.1 物理预测方法13-14
• 1.2.2.2 统计预测方法14-16
• 1.3 光伏出力超短期预测存在的问题16-17
• 1.4 本文主要工作17-19
• 第2章 光伏出力影响因素与数据挖掘19-34
• 2.1 微网中光伏发电系统介绍19-20
• 2.2 光伏出力影响因素分析20-26
• 2.2.1 光伏电站技术参数21-22
• 2.2.2 太阳辐射强度的影响22-23
• 2.2.3 天气类型和季节类型的影响23-24
• 2.2.4 温度的影响24-25
• 2.2.5 相对湿度的影响25-26
• 2.2.6 风速的影响26
• 2.3 光伏出力数据挖掘与相似时段选择26-33
• 2.3.1 样本数据挖掘26-29
• 2.3.2 相似时段选择29-33
• 2.4 本章小结33-34
• 第3章 支持向量机和改进粒子群优化34-49
• 3.1 支持向量机的理论概述34-37
• 3.1.1 结构风险最小化原则34-35
• 3.1.2 支持向量机的基本理论35-37
• 3.2 支持向量机回归原理37-42
• 3.2.1 线性情况38-40
• 3.2.2 非线性情况40-42
• 3.3 最小二乘支持向量机理论42-43
• 3.4 粒子群参数优化的理论概述43-48
• 3.4.1 粒子群优化算法基本原理43-44
• 3.4.2 标准粒子群优化算法数学描述44-45
• 3.4.3 改进粒子群优化理论45-48
• 3.5 本章小结48-49
• 第4章 基于相似时段和最小二乘支持向量机的光伏出力超短期预测49-63
• 4.1 数据的预处理49-51
• 4.2 核函数和模型参数的确定51-53
• 4.2.1 核函数的确定51
• 4.2.2 模型参数的确定51-53
• 4.3 基于改进PSO和LS-SVM的光伏出力超短期预测模型建立53-56
• 4.3.1 光伏出力预测的具体步骤及流程53-54
• 4.3.2 预测模型输入输出变量54-55
• 4.3.3 误差评价指标55-56
• 4.4 基于改进PSO和LS-SVM的光伏出力超短期预测实例56-62
• 4.4.1 春季多云天气样本预测及分析57-58
• 4.4.2 夏季阴天样本预测及分析58-59
• 4.4.3 秋季小雨天气样本预测及分析59-60
• 4.4.4 冬季晴间多云天气样本预测及分析60-62
• 4.4.5 整体预测结果分析62
• 4.5 本章小结62-63
• 第5章 结论与展望63-65
• 5.1 结论63-64
• 5.2 展望64-65
• 参考文献65-69
• 攻读硕士学位期间发表的论文69-70
• 攻读硕士学位期间参加的科研工作70-71
• 致谢71

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