并网型光伏电站发电量预测方法的研究

【摘要】：当今社会,常规能源严重缺乏,人类生存所需的自然生态环境逐渐恶化。太阳能作为一种新能源,以其资源的丰富性、清洁性、不受地域限制性等独特的优点走进了人们的日常生活。到目前为止,在光伏发电中,并网型光伏发电已经占据75%的份额。光伏发电不但易受到太阳能间歇性和不确定性的影响,而且存在转化率低、占地面积大等缺点,并入大电网后也会对电能质量造成恶劣的影响。因此,对光伏发电量做出预测可以减少对电网的负面影响。本文以提高光伏电站发电量预测精度为目的,首先,阐述课题的研究背景、意义及光伏电站发电量预测的国内外研究现状。并对光伏电站的发电原理及组成进行简单介绍,分析输出功率的特性。同时对影响光伏发电量预测的典型因素进行详细的分析,包括季节、日类型、温度和光照强度、相对湿度五大因素。采用Pearson相似度分析方法对影响因素的影响效果进行分析。其次,分析光伏电站发电量预测的数据处理,主要包括数据存储方式、数据类型和数据处理。再次,设计光伏电站发电量预测模型,给出光伏电站发电量预测的整体框图,对预测中所应用到的BP神经网络的拓扑结构、学习算法、隐含层节点数设计及存在的缺陷进行分析。针对所存在的缺陷,将动态变化的学习速率Ak与LM数值优化算法相结合,并引入遗传算法优化BP神将网络的权值和阀值。最后,采用光伏发电量数据对所设计的预测模型进行仿真分析,并对两种预测模型的精度进行比较,可发现后者的预测精度有所提高,GA-BP预测模型具有一定的应用价值。 【关键词】：并网型光伏电站 发电量预测 BP神经网络 遗传算法 预测模型
【学位授予单位】：辽宁工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM615
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 1 绪论9-14
• 1.1 课题研究背景及意义9-10
• 1.1.1 课题研究背景9
• 1.1.2 课题研究意义9-10
• 1.2 光伏发电量预测国内外研究现状10-13
• 1.2.1 国外研究现状11-12
• 1.2.2 国内研究现状12-13
• 1.3 本文的主要研究内容13-14
• 2 光伏发电特性及影响因素14-23
• 2.1 光伏发电14-17
• 2.1.1 光伏电站发电原理14
• 2.1.2 光伏电站组成14-15
• 2.1.3 光伏电站输出功率特性分析15-17
• 2.2 光伏发电影响因素分析17-22
• 2.2.1 光照强度对光伏发电量的影响18
• 2.2.2 季节类型对光伏发电量的影响18
• 2.2.3 天气类型对光伏发电量的影响18-20
• 2.2.4 温度对光伏发电量的影响20-21
• 2.2.5 相对湿度对光伏发电量的影响21
• 2.2.6 相关性分析21-22
• 2.3 本章小结22-23
• 3 光伏电站发电量预测的数据处理23-28
• 3.1 数据存储方式23
• 3.2 数据类型分析23-25
• 3.2.1 基础数据分析23-24
• 3.2.2 实时数据分析24
• 3.2.3 历史数据分析24-25
• 3.3 数据处理25-27
• 3.3.1 数据预处理25-26
• 3.3.2 异常数据处理26-27
• 3.4 本章小结27-28
• 4 光伏电站发电量预测模型建立28-46
• 4.1 BP预测模型29-35
• 4.1.1 网络拓扑结构29-30
• 4.1.2 学习算法规则30-33
• 4.1.3 隐含层节点数设计33-34
• 4.1.4 算法缺陷及改进34-35
• 4.2 GA-BP预测模型35-45
• 4.2.1 遗传算法的原理35-37
• 4.2.2 遗传算法的优点37
• 4.2.3 遗传算法的基本操作37-42
• 4.2.4 遗传算法数学模型42-43
• 4.2.5 预测模型结构43
• 4.2.6 预测步骤及流程43-45
• 4.3 本章小结45-46
• 5 光伏电站发电量预测仿真分析46-54
• 5.1 误差衡量指标46
• 5.2 仿真分析46-52
• 5.2.1 BP预测结果分析46-49
• 5.2.2 GA-BP预测结果分析49-52
• 5.3 本章小结52-54
• 6 结论54-55
• 参考文献55-58
• 攻读硕士期间发表学术论文情况58-59
• 致谢59

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