光伏发电系统输出功率短期预测技术研究
光伏发电系统输出功率短期预测技术研究【摘要】:全球不断增长的能源需求对世界各国提出了两个严峻挑战:气候变化和能源安全,大力发展可再生能源成为世界各国应对挑战的共同选择。太阳能是至今
【学位授予单位】:合肥工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:TM615
【目录】:
- 摘要5-7
- ABSTRACT7-9
- 致谢9-16
- 第一章 绪论16-28
- 1.1 课题研究背景16-17
- 1.2 国内外研究现状17-26
- 1.2.1 光伏发电17-22
- 1.2.2 光伏发电关键技术22-24
- 1.2.3 光伏发电系统输出功率短期预测技术24-26
- 1.3 本文主要工作26-28
- 第二章 基础理论28-36
- 2.1 概述28
- 2.2 太阳能电池原理28
- 2.3 太阳能电池发展28-30
- 2.4 太阳能电池分类30
- 2.5 光伏发电系统组成30-31
- 2.6 光伏发电系统分类31-32
- 2.7 并网光伏发电系统分类32-34
- 2.8 并网逆变器控制方式34
- 2.9 本章小结34-36
- 第三章 太阳辐射预测技术36-46
- 3.1 概述36
- 3.2 瞬时太阳辐射预测36-39
- 3.2.1 ASHRAE 模型~([53-54])36-37
- 3.2.2 Hottel 模型~([55-56])37-39
- 3.2.3 基于系统辨识的瞬时预测模型~([57])39
- 3.2.4 基于神经网络的瞬时预测模型~([58])39
- 3.3 逐时太阳辐射预测39-42
- 3.3.1 半正弦模型~([59])39-40
- 3.3.2 Collares-Pereira & Rabl 模型~([59])40
- 3.3.3 基于系统辨识的逐时预测模型~([57])40-41
- 3.3.4 基于神经网络的逐时预测模型~([60])41
- 3.3.5 其他逐时太阳辐射预测模型~([59,61,28,30])41-42
- 3.4 日总太阳辐射预测42-45
- 3.4.1 基于 ASHRAE 模型、Hottel 模型的日总太阳辐射预测42-43
- 3.4.2 日照百分率转换模型~([62-65])43
- 3.4.3 别尔良德模型~([66-67])43-44
- 3.4.4 基于系统辨识的日总预测模型~([57,68-70])44
- 3.4.5 基于神经网络的日总预测模型~([71-72])44-45
- 3.4.6 其他日总太阳辐射预测模型~([73])45
- 3.5 本章小结45-46
- 第四章 基于太阳辐射和光伏发电系统模型的短期预测技术46-70
- 4.1 概述46
- 4.2 太阳能电池和光伏阵列输出特性46-60
- 4.2.1 太阳能电池五参数直流模型46-47
- 4.2.2 太阳能电池五参数简化直流模型~([76])47-55
- 4.2.3 太阳能电池单指数简化直流模型~([77])55-57
- 4.2.4 太阳能电池两参数简化直流模型~([78])57-60
- 4.3 MPPT 的能量损失和跟踪效率60-64
- 4.3.1 最大功率点跟踪技术的比较60-61
- 4.3.2 最大功率点跟踪技术的能量损失61-64
- 4.3.3 最大功率点跟踪技术跟踪效率的测试64
- 4.4 光伏发电系统的可靠性64-67
- 4.4.1 光伏发电系统元件故障模型64-66
- 4.4.2 光伏发电系统可靠性模型66-67
- 4.5 基于太阳辐射和光伏发电系统模型的短期预测67-68
- 4.5.1 短期预测公式67-68
- 4.5.2 短期预测步骤68
- 4.6 本章小结68-70
- 第五章 基于历史数据的短期预测技术70-73
- 5.1 概述70
- 5.2 基于太阳辐射强度的间接预测方法70-71
- 5.3 基于光伏发电系统输出功率历史数据的直接预测方法71-72
- 5.3.1 基于支持向量机回归的预测模型~([98])71-72
- 5.3.2 基于马尔科夫链的预测模型~([99-100])72
- 5.3.3 基于系统辨识的预测模型~([57])72
- 5.4 本章小结72-73
- 第六章 典型光伏发电系统输出功率短期预测方法的实现73-92
- 6.1 概述73
- 6.2 两类预测技术的比较73-74
- 6.3 基于太阳能电池两参数简化直流模型的输出功率短期预测方法74-78
- 6.3.1 预测步骤74
- 6.3.2 基于太阳能电池两参数简化直流模型的输出功率短期预测模型74-76
- 6.3.3 预测结果分析76-78
- 6.4 基于改进 BP 神经网络的光伏发电系统输出功率短期间接预测方法78-86
- 6.4.1 人工神经网络78-79
- 6.4.2 BP 神经网络79-80
- 6.4.3 基于改进 BP 神经网络的太阳辐射短期预测模型80-84
- 6.4.4 光伏发电系统输出功率经验表达式84
- 6.4.5 预测结果分析84-86
- 6.5 基于改进 BP 神经网络的光伏发电系统输出功率短期直接预测方法86-91
- 6.5.1 预测模型输入变量筛选86-89
- 6.5.2 基于改进 BP 神经网络的光伏发电系统输出功率短期预测模型89
- 6.5.3 预测结果分析89-91
- 6.6 本章小结91-92
- 第七章 光伏发电系统输出功率短期预测软件包的编程实现92-100
- 7.1 概述92
- 7.2 光伏发电系统输出功率短期预测软件包92
- 7.3 太阳辐射短期预测模块92-94
- 7.4 基于太阳辐射和光伏发电系统模型的短期预测模块94-97
- 7.5 基于历史数据的短期预测模块97-99
- 7.6 本章小结99-100
- 第八章 总结和展望100-102
- 8.1 总结100
- 8.2 展望100-102
- 参考文献102-110
- 攻读硕士学位期间发表的论文110-111
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