光伏功率预测在风光储系统中的应用

【摘要】：光伏功率预测可以有效的避免并网光伏发电系统输出功率间歇性和不可控性等缺点对电网的冲击,因此对光伏发电系统进行发电量预测具有十分重要的意义。本文综述了光伏功率预测研究现状和预测方法,针对光伏功率预测精度问题,提出了基于熵权法的光伏输出功率组合预测模型和基于组合权重相似日选取方法的光伏输出功率预测模型,并提出基于光伏功率预测结果的风光储系统平滑输出控制策略。 首先,本文提出了基于熵权法的光伏输出功率组合预测模型,该方法组合基于待预测日前一天功率的持续法预测模型、支持向量机预测模型和相似数据预测模型,采用熵权法确定三种模型的组合预测权重系数,建立了基于熵权法的光伏输出功率组合预测模型。Matlab仿真结果表明基于熵权法的光伏输出功率组合预测模型提高了预测精度,对比三种单一预测模型,预测结果最大相对误差和均方根误差都有所减小,并且基于熵权法的光伏输出功率组合预测模型能够适应天气类型变化,在不同的天气类型下的预测效果都较好,适合工程应用。 其次,针对气象条件相似天光伏输出功率曲线具有很高的关联度,本文提出了基于组合权重法选取相似日的光伏输出功率预测方法。基于组合权重法的相似日选取方法,首先选择太阳辐照度为相似变量,采用组合权重相似日选取方法确定各历史天与待预测天相似误差,选出相似误差最小的3个历史天确定为待预测日的相似天。将相似天光伏输出功率的平均值作为预测日光伏输出功率预测值。该预测方法的关键是相似天选取时各基值点组合权重系数的恰当确定,本文先确定各基值点的主观权重系数和客观熵权,再采用最小鉴别信息原理融合上述两种权重系数,得到组合权重系数。Matlab仿真对比表明,基于组合权重法选取相似日的光伏输出功率预测方法能够选出相似程度很高的相似天,提高了光伏输出功率的预测精度。 最后,本文提出基于光伏功率预测的风光储系统平滑输出控制策略。该方法以光伏输出功率预测为基础,利用下一时刻功率预测值,估算下一时刻电池荷电状态的变化趋势,从而调整储能电池充放电量,该方法能够实现系统输出功率平滑控制并保持储能电池系统SOC稳定在正常范围。采用Matlab仿真,验证了该控制策略的有效性。 【关键词】：光伏发电功率预测 组合预测 熵权法 最小鉴别信息原理 风光储系统控制
【学位授予单位】：华北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TM61
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 绪论9-14
• 1.1 课题背景及研究的目的和意义9-10
• 1.2 光伏发电功率预测国内外研究现状10-12
• 1.3 本课题的主要研究内容12-14
• 第2章 组合预测和信息熵基本理论14-22
• 2.1 组合预测基本理论14-16
• 2.1.1 组合预测的概念及特点14-15
• 2.1.2 组合预测常用方法15-16
• 2.2 两个信息论基本概念16-21
• 2.2.1 信息熵和鉴别信息16-19
• 2.2.2 熵权法基本原理19-20
• 2.2.3 最小鉴别信息原理20-21
• 2.3 本章小结21-22
• 第3章 基于熵权法的光伏输出功率组合预测模型22-30
• 3.1 单一方法光伏输出功率预测模型22-24
• 3.1.1 三种单一预测方法22-23
• 3.1.2 单一预测模型仿真分析23-24
• 3.2 基于熵权法的光伏输出功率组合预测模型24-27
• 3.2.1 熵权法光伏功率组合预测步骤24-26
• 3.2.2 熵权法光伏功率组合预测仿真分析26-27
• 3.3 单一预测模型与基于熵权法组合预测模型对比27-28
• 3.4 本章小结28-30
• 第4章 基于组合权重法选取相似日的光伏输出功率预测模型30-39
• 4.1 基于组合权重法选取相似日的光伏功率预测基本思想30-31
• 4.1.1 相似变量的确定30
• 4.1.2 基于组合权重相似日选取光伏功率预测的基本思想30-31
• 4.2 基于主客观组合赋权法的组合权重参数确定31-33
• 4.2.1 主观权重和客观熵权确定方法31-32
• 4.2.2 主客观权结合的组合权重参数确定32-33
• 4.3 基于组合权重的相似日选取光伏功率预测实例分析33-38
• 4.3.1 基于权重法的相似日选取和光伏功率预测仿真实例134-36
• 4.3.2 基于权重法的相似日选取和光伏功率预测仿真实例236-38
• 4.4 本章小结38-39
• 第5章 光伏功率预测在风光储系统中的应用研究39-49
• 5.1 引言39
• 5.2 风光储系统总体结构和控制策略总体原则39-43
• 5.2.1 风光储系统总体结构40-42
• 5.2.2 风光储系统控制策略总体原则42-43
• 5.3 基于光伏输出功率预测的风光储系统平滑输出控制策略43-45
• 5.4 基于光伏输出功率预测的风光储系统平滑输出策略仿真结果45-47
• 5.5 本章小结47-49
• 第6章 结论与展望49-51
• 6.1 结论49-50
• 6.2 展望50-51
• 参考文献51-55
• 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果55-56
• 致谢56

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