基于神经网络的光伏发电输出功率短期预测的研究

【摘要】：因为不同的天气，导致非线性的光强度和温度特性，使太阳能具有间歇性波动性和随机性。光伏发电大规模的并网势必影响电力系统运行的安全性、稳定性和可靠性。如果能准确的对短期光伏发电功率进行预测,则可以有效地减轻或避免光伏发电并网造成的安全风险,而且可以减少电力系统的备用容量和运行所需费用，提高光伏发电在整个电力系统中所占的比例。 从预测方法上来分，分为统计方法和物理方法。统计方法其优点是简单可行但是准确性低。物理方法其优点是准确性高但是数据收集成本高。从预测方式上来分，光伏功率预测分为直接预测和间接预测。直接预测就是对光伏发电的输出功率直接进行预测。间接预测就是先预测光照强度，然后根据光伏电站处理模型得到光伏电站的输出功率。统计方法只能用于短期的光伏发电功率预测,对长时间的预测只好使用天气预报数据。 本文主要工作包括：分别基于历史数据和天气预报数据的BP神经网络预测光伏发电功率的研究，分析历史数据和天气预报数据中影响光伏发电功率预测精度的主要因素； BP神经网络预测光伏发电功率的优化的研究：输入数据的优化，异常数据的优化，神经网络的优化。实验数据表明本文的优化方法提高了光伏发电功率预测的精度。 【关键词】：神经网络 天气预报 历史数据 优化 光伏发电 功率预测
【学位授予单位】：中原工学院
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TM615
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1. 绪论9-13
• 1.1 研究背景9-11
• 1.2 研究意义11
• 1.3 国内外研究动态11-12
• 1.4 本文的主要研究内容12-13
• 2. 光伏发电实验平台的搭建13-27
• 2.1 引言13
• 2.2 太阳能电池发电原理13-14
• 2.3 硬件的搭建14-25
• 2.3.1 光伏阵列14
• 2.3.2 光伏并网逆变器14-17
• 2.3.3 数据采集器17-18
• 2.3.4 环境检测仪18-20
• 2.3.5 光伏控制器20-22
• 2.3.6 维护说明22-25
• 2.4 软件的应用25-26
• 2.4.1 默认界面25
• 2.4.2 历史数据界面25-26
• 2.5 本章小结26-27
• 3. 光伏发电参数特性及光伏发电功率的预测基础27-34
• 3.1 气候因素27-30
• 3.1.1 温度特性27-28
• 3.1.2 光照特性28-30
• 3.2 光伏发电输出功率预测的基础30-31
• 3.2.1 预测概念以及预测方法概述30
• 3.2.2 光伏功率预测方法30-31
• 3.3 预测结果评价指标31-33
• 3.4 本章小结33-34
• 4. 神经网络原理34-41
• 4.1 引言34
• 4.2 神经网络的基础知识34-35
• 4.2.1 神经网络的基本概念34
• 4.2.2 神经网络的分类34-35
• 4.3 神经网络的优点35
• 4.4 BP 神经网络的原理及其算法35-38
• 4.5 神经网络的模型38
• 4.6 用 MATLAB 实现 BP 神经网络的过程38-40
• 4.7 本章小结40-41
• 5. 神经网络算法在光伏发电功率预测中的应用研究41-46
• 5.1 概述41
• 5.2 基于历史数据的 BP 神经网络预测光伏发电功率41-43
• 5.2.1 基于历史数据的 BP 网络模型41-42
• 5.2.2 模型预测结果及分析42-43
• 5.3 基于数值气象数据的 BP 神经网络预测光伏发电功率43-45
• 5.3.1 基于数值天气预报的 BP 网络模型43-44
• 5.3.2 模型预测结果及分析44-45
• 5.4 本章小结45-46
• 6. BP 神经网络预测光伏发电功率的优化46-51
• 6.1 概述46
• 6.2 具体优化方法46-47
• 6.2.1 输入数据的优化46
• 6.2.2 异常输入数据处理的优化46-47
• 6.2.3 神经网络模型参数的优化47
• 6.3 预测结果及误差分析47-50
• 6.4 本章小结50-51
• 7. 总结与展望51-52
• 7.1 总结51
• 7.2 展望51-52
• 参考文献52-55
• 附录 硕士研究生学习阶段发表论文55-56
• 致谢56-57

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