光伏发电功率的预测方法研究

【摘要】：随着光伏发电技术的日益成熟与国家政策的大力扶持，光伏发电的成本日渐降低，对太阳能光伏发电的应用受到普遍的关注。光伏系统输出功率存在高度的间歇性与波动性，这使得并网运行光伏电站的接入对整个电网的安全性、电力供需的平衡以及电能质量等产生不可忽视的影响。准确地预测光伏系统的输出功率，对于电力系统的优化调度和安全稳定运行均存在重要意义。选择光伏发电功率的预测方法作为研究内容，具有极高的现实意义与学术价值。 光伏系统输出功率的多寡由于受到气象状况、地理环境等多种因素的影响而产生高度的随机性与大幅值的波动，这为对其输出功率的预测工作增加了难度。纵观当前光伏发电功率预测领域的研究工作，现有的光伏功率预测模型从相异的角度利用不同的数据信息对光伏功率作出预测，其预测精度还有待于进一步提高。组合预测方法能够综合各单项模型的特点，有效地利用各种不同信息，为提高现有模型的预测精度提供了可能。 本文首先对光伏输出功率的影响因素进行了探讨，并利用通径分析法对光伏系统的输出功率与其各个影响因子间的相关性进行了分析。在相关性分析的基础上，综合利用光伏系统输出功率的历史数据、气象因子等影响因素作为数据输入样本。然后，研究了混沌神经网络、支持向量机、多元线性回归模型与灰色预测模型等单项预测模型和组合预测方法。最后，在基于单项模型的基础上，建立了以自然选择粒子群优化算法确定权系数的组合预测模型，并利用该模型对某光伏电站实例进行了预测，验证了模型的有效性和精确性。 【关键词】：光伏发电功率 组合预测 通径分析 多元线性回归 混沌神经网络 支持向量机 灰色模型
【学位授予单位】：燕山大学
【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1章 绪论11-18
• 1.1 课题研究的背景11-14
• 1.1.1 世界光伏发电发展现状11-13
• 1.1.2 我国光伏发电发展现状13-14
• 1.2 课题的研究意义和目的14-15
• 1.3 国内外研究现状15-16
• 1.3.1 功率输出预测的基本方法15-16
• 1.3.2 组合预测方法16
• 1.4 本文的主要研究内容16-18
• 第2章 光伏发电功率与气象因素相关性分析18-27
• 2.1 光伏电站实例数据资料18-19
• 2.2 光伏输出功率的影响因素分析19-23
• 2.2.1 辐照强度对光伏输出功率的影响19-20
• 2.2.2 气温对光伏输出功率的影响20-21
• 2.2.3 相对湿度对光伏输出功率的影响21-22
• 2.2.4 风况对光伏输出功率的影响22
• 2.2.5 降雨及其它因素对光伏输出功率的影响22-23
• 2.3 通径分析23-26
• 2.3.1 通径分析的基本概念23-24
• 2.3.2 影响因素的通径分析结果24-26
• 2.4 本章小结26-27
• 第3章 单项预测模型研究27-44
• 3.1 多元线性回归模型27-30
• 3.1.1 光伏电池模型输出功率理论计算27-29
• 3.1.2 多元线性回归模型29-30
• 3.2 混沌神经网络模型30-35
• 3.2.1 混沌理论30-31
• 3.2.2 人工神经网络31-33
• 3.2.3 混沌神经网络33-35
• 3.3 支持向量回归模型35-41
• 3.3.1 统计学习基本理论35-38
• 3.3.2 支持向量回归原理38-39
• 3.3.3 SVR 模型核函数的选择39-40
• 3.3.4 SVR 模型参数的选择40-41
• 3.4 灰色模型41-43
• 3.4.1 灰色生成41
• 3.4.2 灰色模型 GM(1,1)41-43
• 3.5 本章小结43-44
• 第4章 组合预测方法研究44-59
• 4.1 组合预测方法基本原理44-48
• 4.1.1 组合预测概述44-45
• 4.1.2 组合预测的基本方法45-46
• 4.1.3 组合预测方法分类46-48
• 4.2 组合预测模型48-53
• 4.2.1 非最优组合预测模型48-50
• 4.2.2 基于相关性指标的最优组合预测模型50-51
• 4.2.3 基于预测误差指标的最优组合预测模型51-53
• 4.3 组合预测模型的权重确定方法53-58
• 4.3.1 熵值法53-54
• 4.3.2 基于向量夹角的余弦方法54-56
• 4.3.3 粒子群优化算法56-58
• 4.4 本章小结58-59
• 第5章 光伏发电功率预测算例分析59-71
• 5.1 光伏发电功率预测数据预处理59-64
• 5.1.1 归一化处理59-60
• 5.1.2 气象数据的模糊化处理60-62
• 5.1.3 历史数据缺失值与异常值的处理62-64
• 5.2 组合预测建模64-66
• 5.2.1 组合模型预测流程64-65
• 5.2.2 模型优化改进65-66
• 5.2.3 模型预测误差的衡量指标66
• 5.3 预测实例结果与误差分析66-70
• 5.3.1 各单项预测模型预测结果67-69
• 5.3.2 组合模型预测结果69
• 5.3.3 预测误差分析69-70
• 5.4 本章小结70-71
• 结论71-73
• 参考文献73-77
• 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果77-78
• 致谢78-79
• 作者简介79

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