光伏发电系统发电能力预测研究

【摘要】：太阳能以其清洁、无污染、可再生等特点越来越受到关注，光伏发电已成为当今世界可再生能源领域的研究热点。然而，光伏功率具有不确定性和间歇性等特点，大规模光伏并网运行会增加电网调度的难度，影响电力系统的安全、稳定及经济运行。精确预测光伏功率是有效减缓大规模光伏并网对电网不利影响的前提，对电网调度计划、常规能源规划和光伏发电规划等具有重要的指导意义。 本文以光伏发电功率为研究对象，通过分析光伏发电功率的影响因素，对光伏发电系统发电能力预测问题展开研究。首先，分析了季节类型、天气类型及辐照强度、环境温度、云量等气象因子对光伏功率的影响，确定了预测模型的输入变量，并提出利用相似日理论确定训练样本的方法；其次，分析了传统BP算法的优缺点，提出了基于动量项-陡度因子-自适应学习率的改进BP算法，并建立了相应的光伏功率预测模型；然后，针对改进BP算法和PSO算法的不足，将混沌搜索和自适应变异思想引入到粒子群算法中，以提高算法的全局收敛概率和速度，建立了基于混沌搜索的AMPSO-BPNN的光伏功率预测模型，并提出利用相似日功率修正模型预测结果的方法；最后，依托实际光伏电站和气象观测站对预测模型进行了实例验证，并通过分析光伏出力与负荷用电间的相关性，进一步明确了光伏电站调度运行的研究方向。 在Microsoft Visual C++6.0环境下编制了光伏发电系统功率预测软件，对比分析了不同光伏功率预测模型的优化性能，预测结果表明所提模型及算法具有较高的预测精度和收敛速度，且基于相似日功率的修正方法具有一定的可行性。 【关键词】：光伏功率 相似日 混沌搜索 自适应变异 粒子群算法
【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
• Abstract6-9
• 第1章 绪论9-14
• 1.1 课题的研究背景与意义9-11
• 1.1.1 环境及能源危机问题9
• 1.1.2 太阳能及光伏发电的特点9-10
• 1.1.3 光伏功率预测的目的及意义10-11
• 1.2 课题的国内外研究现状11-13
• 1.2.1 太阳能光伏发电研究现状11
• 1.2.2 光伏功率预测方法研究现状11-13
• 1.3 论文的主要研究内容13-14
• 第2章 光伏发电的功率特性及影响因素分析14-21
• 2.1 光伏发电系统的原理及组成14-15
• 2.2 光伏阵列的输出特性15-16
• 2.3 光伏发电功率的影响因素分析16-20
• 2.3.1 季节类型对光伏发电功率的影响16-17
• 2.3.2 天气类型对光伏发电功率的影响17
• 2.3.3 主气象因子对光伏发电功率的影响17-20
• 2.4 本章小结20-21
• 第3章 人工神经网络在光伏功率预测中的应用21-31
• 3.1 人工神经网络理论基础21-22
• 3.1.1 人工神经网络的基本原理21
• 3.1.2 人工神经网络的基本特征21-22
• 3.2 BP 神经网络及其改进22-27
• 3.2.1 传统 BP 学习算法22-25
• 3.2.2 传统 BP 算法存在的问题25
• 3.2.3 改进 BP 学习算法25-27
• 3.3 基于 BP 神经网络的光伏功率预测模型的实例分析27-30
• 3.3.1 相似日理论27-28
• 3.3.2 实例计算结果与分析28-30
• 3.4 本章小结30-31
• 第4章 基于混沌搜索的 AMPSO-BPNN 的光伏功率预测模型31-40
• 4.1 预测算法31-36
• 4.1.1 粒子群优化算法31-33
• 4.1.2 混沌优化算法33-34
• 4.1.3 混沌搜索的自适应变异粒子群算法34-36
• 4.2 光伏功率预测模型的建立36-39
• 4.2.1 基于混沌搜索的 AMPSO 优化 BP 神经网络36-37
• 4.2.2 光伏功率预测模型的结构设计37-39
• 4.3 本章小结39-40
• 第5章 光伏发电系统发电能力预测实例分析与应用40-54
• 5.1 光伏发电系统发电能力预测的实例分析40-51
• 5.1.1 数据来源和数据处理40
• 5.1.2 预测模型的参数设置及评价指标40-41
• 5.1.3 典型天气类型的预测结果与分析41-49
• 5.1.4 未来一周光伏功率的预测结果与分析49-51
• 5.2 光伏发电系统发电能力预测的应用分析51-53
• 5.2.1 光伏出力与负荷的相关性分析51-52
• 5.2.2 光伏电站的调度运行52-53
• 5.3 本章小结53-54
• 第6章 结论与展望54-56
• 6.1 结论54-55
• 6.2 展望55-56
• 参考文献56-59
• 攻读硕士学位期间发表的论文及参加科研情况59-60
• 致谢60

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