光伏预测系统探究

【摘要】：随着当今传统石化能源的日益枯竭，科学家投入极大的努力研究探索新能源。而怎么利用光伏效应发电，是新能源发展的重点研究方向之一。 光伏发电系统又各有区别，对于系统平台不同，并网方式不同，容量不同的系统接入电网。单单从电网的角度而言，常规电厂的接入计算方法和电力上网并网技术条件已经不适用于现今的光伏发电并网系统，同时我们国家国内也还没有光伏并网发电的技术规范和管理标准，供电公司无法对光伏并网发电从可靠性、电脑质量、安全性和规范性这几个方面进行评估，以至于使光伏并网发电系统更加复杂和困难。 从现在光伏发电的发展趋势来看，光伏发电的发展方向是逐渐从独立系统朝大规模并网。然而在大规模并网过程中，由于光伏电站的特殊性，将对配电系统结构和运行等方面产生显著影响。 然而直接利用光伏并网发电，发电量受气象影响非常大，会产生发电量的波动。若能够通过对环境参数的采集、预期，对光伏并网电站短期或超短期的发电量进行量化预测，将对光伏发电行业有深刻的影响。 本文正事针对以上问题，以现实中某光伏电站数据为基础，在对大量数据进行分析后，对光伏发电量短期预测有了初步认识。主要内容有: 1.光伏并网电站系统的原理和特点； 2.光伏电站发电量和环境参数数据采集系统的搭建； 3.对收集的数据进行算法分析。 【关键词】：光伏发电 并网 预测 环境参数
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TM615
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 第一章 绪论11-18
• 1.1 发电的物理原理11-12
• 1.2 光伏发电产业的现状12-13
• 1.2.1 国际行业发展趋势12-13
• 1.2.2 国内行业发展趋势13
• 1.3 光伏发电技术发展现状13-14
• 1.3.1 国际光伏发电技术现状14
• 1.3.2 我国光伏发电技术进展14
• 1.4 光伏并网发电14-16
• 1.4.1 光伏并网发电技术14-15
• 1.4.2 光伏并网发电的影响15-16
• 1.5 预测光伏发电的意义16-18
• 1.5.1 预测光伏发电技术16
• 1.5.2 预测的时间性16-18
• 第二章 光伏发电系统分析18-22
• 2.1 太阳电池的单指数模型18
• 2.2 影响光伏发电出力的因素18-20
• 2.2.1 太阳入射角度19
• 2.2.2 云量19
• 2.2.3 温度19
• 2.2.4 湿度19
• 2.2.5 风速19-20
• 2.3 实时出力模型20
• 2.4 光伏电站出力估计20
• 2.5 光伏电站输出功率的影响因素分析20-22
• 2.5.1 光伏阵列输出功率与辐照强度的关系20-22
• 第三章 数据远程采集22-45
• 3.1 并网系统组成22
• 3.2 光伏并网系统22-26
• 3.2.1 光伏阵列汇流箱的设计24-26
• 3.3 电站基本情况26-29
• 3.3.1 电站结构26-29
• 3.3.2 原有系统29
• 3.4 系统构想29-30
• 3.5 工程方案30-38
• 3.5.1 系统难点30-31
• 3.5.2 方案结构31-32
• 3.5.3 方案描述32-33
• 3.5.4 系统配置33
• 3.5.5 设备选型33-38
• 3.5.6 配置清单38
• 3.6 数据采集的实施38-42
• 3.6.1 现场数据采集的配置38-40
• 3.6.2 现场数据采集的程序40-41
• 3.6.3 数据采集上位机41-42
• 3.7 数据远程传输42-45
• 3.7.1 数据远程传输的配置42
• 3.7.2 数据远程传输42-43
• 3.7.3 数据接收43-45
• 第四章 数据分析与预测45-56
• 4.1 数据分析方法45-47
• 4.1.1 神经网络45-46
• 4.1.2 神经网络的应用46
• 4.1.3 数据分析步骤46-47
• 4.2 程序的初步建立47-52
• 4.2.1 程序建模47-48
• 4.2.2 数据训练48-52
• 4.3 程序的优化52-54
• 4.3.1 程序建模52
• 4.3.2 数据训练52-54
• 4.4 数据测试54-55
• 4.5 分析结论55-56
• 第五章 结论56-57
• 致谢57-58
• 参考文献58-61
• 附录 VB 远程传输主要程序61-66

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