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光伏发电功率与气象影响因子关联关系的分析研究

来源:论文学术网
时间:2024-08-19 04:05:36
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光伏发电功率与气象影响因子关联关系的分析研究【摘要】:可再生能源已成为我国应对世界能源危机和经济发展新形势的战略新兴产业。光伏发电作为可再生能源的重要组成部分近年来得到了快速发展,

【摘要】:可再生能源已成为我国应对世界能源危机和经济发展新形势的战略新兴产业。光伏发电作为可再生能源的重要组成部分近年来得到了快速发展,而大规模随机波动光伏发电的并网必将对电网的安全稳定和调度运行产生不利影响。对光伏发电的输出功率进行准确预测,是打破规模化光伏发电并网应用瓶颈的有效措施。光伏发电功率受多元气象因素的影响,其预测模型输入变量选取的是否合理直接影响预测精度。目前,关于光伏发电气象影响因子作用程度的定量研究很少,本文针对光伏发电功率与多元气象影响因子之间的动态关联关系开展研究,为预测模型输入变量的识别优化与合理选取提供科学依据,具有重要的理论意义和应用价值。 本文在对比分析光伏发电功率与多元气象影响因子变化规律的基础上,给出了气象影响因子作用程度强弱的科学表示。首先,针对不同的气象因素,通过散点图和相关系数对其与光伏发电功率的相关性进行了分析,并讨论了不同天气类型对相关性的影响。根据相关性的大小,确定辐照度、组件温度、环境温度和风速为光伏发电功率的主气象影响因子。在相关系数的基础上,为了消除不同变量数值差异的影响,并考虑极值信息对关联程度的作用,采用灰色关联分析方法对气象影响因子作用程度进行了趋势分析。计算光伏发电功率与气象影响因子的灰色关联度和因子权重系数用以衡量它们之间的关联程度,并对不同归一化方法的计算结果进行了讨论,指出0~1区间归一化方法更适合。通过不同天气类型下灰色关联度和因子权重系数的对比,分析了气象影响因子作用程度的变化趋势。其次,由于光伏发电功率与气象影响因子之间是多重耦合的非线性关系,利用线性的相关系数和灰色关联度衡量气象影响因子作用程度较难获得满意效果,为此,采用信息熵理论对光伏发电功率与气象影响因子之间的动态关联关系进行量化研究。从信息损失的角度,定义了光伏发电功率与气象影响因子的互信息,选择等间距法近似计算其值,并对不同天气类型下互信息值的大小进行了比较。从信息相对减少的角度,引入统计相关系数的概念,分析了光伏发电功率与气象影响因子的相关性。利用互信息和统计相关系数给出了光伏发电功率与气象影响因子动态关联关系的科学度量,并根据不同数据源的历史数据,验证了量化研究的结果。最后,通过综合对比,对相关分析、趋势分析和量化研究三种不同方法进行了评价。 【关键词】:光伏发电功率 气象影响因子 关联关系 灰色关联分析 信息熵
【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】:TM615
【目录】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-10
  • 第1章 绪论10-16
  • 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 课题研究的发展现状及存在问题13-14
  • 1.2.1 课题研究的发展现状13-14
  • 1.2.2 课题研究存在的问题14
  • 1.3 本文主要工作14-16
  • 第2章 光伏发电功率与气象因素的相关分析16-25
  • 2.1 光伏发电功率与气象因素的相关性16-20
  • 2.1.1 辐照度的影响16-17
  • 2.1.2 组件温度的影响17-18
  • 2.1.3 环境温度的影响18
  • 2.1.4 风速的影响18-19
  • 2.1.5 其它气象因素的影响19-20
  • 2.2 天气类型对不同气象因素的影响20-23
  • 2.3 光伏发电功率气象影响因子的确定23
  • 2.4 本章小结23-25
  • 第3章 气象影响因子作用程度的趋势分析25-34
  • 3.1 灰色关联分析25-28
  • 3.1.1 数据的归一化处理25-27
  • 3.1.2 关联系数与灰色关联度的计算27-28
  • 3.2 基于灰色关联度的气象影响因子趋势分析28-32
  • 3.2.1 总体趋势分析28-30
  • 3.2.2 考虑天气类型影响的趋势分析30-32
  • 3.3 灰色关联分析的局限性32-33
  • 3.4 本章小结33-34
  • 第4章 气象影响因子作用程度的量化研究34-49
  • 4.1 信息熵34-39
  • 4.1.1 信息熵的概念34-35
  • 4.1.2 离散互信息的定义35-36
  • 4.1.3 离散互信息的近似计算方法36-39
  • 4.2 气象影响因子作用程度强弱的表示39-42
  • 4.2.1 光伏发电功率与气象影响因子的互信息39-40
  • 4.2.2 天气类型对气象影响因子作用程度的影响40-42
  • 4.3 光伏发电功率与气象影响因子的统计相关性42-45
  • 4.3.1 统计相关系数42-43
  • 4.3.2 统计相关性分析43-45
  • 4.4 不同数据的量化研究结果验证45-46
  • 4.5 三种分析研究方法的对比46-48
  • 4.6 本章小结48-49
  • 第5章 结论及展望49-51
  • 5.1 结论49
  • 5.2 展望49-51
  • 参考文献51-54
  • 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果54-55
  • 攻读硕士学位期间参加的科研工作55-56
  • 致谢56


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