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基于多目标理论的光伏并网发电量预测研究

来源:论文学术网
时间:2024-08-19 04:08:35
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基于多目标理论的光伏并网发电量预测研究【摘要】:作为清洁可再生资源,太阳能已被广泛利用,截至2013年底,全球光伏发电装机容量138.86GW,新增容量38.35GW。但太阳能光伏

【摘要】:作为清洁可再生资源,太阳能已被广泛利用,截至2013年底,全球光伏发电装机容量138.86GW,新增容量38.35GW。但太阳能光伏发电系统因受环境、气候、设计和设备等因素的影响,输出功率具有周期性和不确定性,进而影响配电网的稳定。为了实现光伏发电系统电能的合理利用,根据多目标理论的要求,将光伏发电系统综合利用最优作为总目标。将光伏并网系统的输出功率、电网功率和节点电压等动态实时约束作为不等式约束条件,有功功率平衡和节点潮流方程等作为等式约束条件。建立了光伏并网系统有限容量的光伏发电量最大、用户不同电价政策的用户费用支出最小和光伏系统效益(经济效益最大和社会效益最大)最大三个子目标。为了实现光伏发电系统综合利用最优,需要对光伏发电系统的输出功率进行准确的预测。建立基于遗传算法的光伏系统发电功率预测的数学模型,该模型包含数据选取,遗传算法和数据处理三个部分。通过对光伏发电系统采集到的历史数据进行筛选,选出合适的历史数据作为初始种群。利用遗传算法中的选择、交叉和变异操作,完成对种群的遗传操作,通过合理的适应度值计算方法选出最优个体。采用多次测量取平均值的方法,得到最终的光伏输出功率预测结果。以北京建筑大学5.6k W光伏并网发电系统为研究对象,将利用遗传算法得到的光伏系统发电功率预测值与对系统实际运行数值对比,预测值与实际值之间的均方根误差是NB/T 32011-2013《光伏发电站功率预测系统技术要求》中规定的误差值的一半,月合格率为100%。在满足用户负荷需求前提下,根据不同的光伏上网电价和用电电价政策,提出对光伏发电系统电能的合理分配和利用,实现效益最大。 【关键词】:光伏并网发电系统 多目标理论 发电量预测 用户费用 系统效益 遗传算法
【学位授予单位】:北京建筑大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TM615
【目录】:
  • 摘要3-4
  • ABSTRACT4-8
  • 第1章 绪论8-19
  • 1.1 研究背景8-10
  • 1.1.1 光伏发电的应用8-9
  • 1.1.2 研究意义9-10
  • 1.2 光伏发电预测方法研究现状10-15
  • 1.2.1 经典预测法10
  • 1.2.2 传统预测法10-11
  • 1.2.3 现代预测法11-13
  • 1.2.4 组合预测13-15
  • 1.3 多目标理论应用的研究现状15-17
  • 1.3.1 多目标应用15-16
  • 1.3.2 多目标优化方法16-17
  • 1.4 课题研究内容17-19
  • 第2章 光伏并网发电量预测及效益评价19-33
  • 2.1 光伏发电系统19-23
  • 2.1.1 分类19-20
  • 2.1.2 计量种类20-22
  • 2.1.3 光伏系统构成22-23
  • 2.2 发电量影响因素23-27
  • 2.2.1 自然因素23-25
  • 2.2.2 设备因素25-26
  • 2.2.3 设计因素26-27
  • 2.2.4 其他因素27
  • 2.3 对配电网的影响27-28
  • 2.3.1 对电源规划影响27
  • 2.3.2 对电网运行影响27
  • 2.3.3 对电网稳定性影响27-28
  • 2.4 光伏并网的效益评价28-31
  • 2.4.1 电价政策的影响28-29
  • 2.4.2 经济效益评价29-31
  • 2.4.3 环境效益评价31
  • 2.5 发电量预测的技术要求31-33
  • 第3章 多目标理论33-41
  • 3.1 多目标理论33-35
  • 3.2 光伏并网发电量预测数学模型35-38
  • 3.2.1 确定优化目标35
  • 3.2.2 光伏发电量最大35-36
  • 3.2.3 用户费用支出最小36-37
  • 3.2.4 系统效益最大37-38
  • 3.3 约束条件38-39
  • 3.3.1 潮流约束38
  • 3.3.2 电压约束38-39
  • 3.3.3 光伏并网系统注入39
  • 3.4 优化方法39-41
  • 第4章 基于多目标理论的光伏并网发电量预测模型41-62
  • 4.1 遗传算法41-45
  • 4.1.1 遗传算法流程41-42
  • 4.1.2 编码方式42
  • 4.1.3 遗传算子42-44
  • 4.1.4 适应度值确定44-45
  • 4.2 发电量模型45-52
  • 4.2.1 模型描述45-46
  • 4.2.2 数据选取46-48
  • 4.2.3 遗传算法流程48-51
  • 4.2.4 数据处理51-52
  • 4.3 预测实例52-62
  • 4.3.1 数据选取52-55
  • 4.3.2 遗传算法55-58
  • 4.3.3 数据处理58-62
  • 第5章 发电量预测与多目标优化结果62-85
  • 5.1 发电量预测结果62-78
  • 5.1.1 误差评价指标62-63
  • 5.1.2 不同季节及不同天气条件预测结果63-77
  • 5.1.3 预测误差的分析77-78
  • 5.2 用户费用最小78-80
  • 5.2.1 居民用户78-79
  • 5.2.2 商业用户79-80
  • 5.3 光伏并网发电系统效益计算80-81
  • 5.3.1 经济效益80
  • 5.3.2 社会效益80-81
  • 5.4 综合多目标考虑光伏并网策略81-85
  • 总结与展望85-86
  • 参考文献86-89
  • 致谢89-90
  • 在读期间发表论文90


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