分布式光伏接入的用户侧微电网功率预测方法

【摘要】：伴随我国新型城镇化建设,在增加用电需求的同时为分布式能源接入创造了环境。通过用户侧微电网进行分布式光伏集成应用,是实现新能源就地消纳,降低碳排放与环境污染的重要途径。国家相关政策已对分布式光伏未来一段时间的快速发展进行了相关规划,国家电网公司也出台政策为分布式光伏接入提供便利条件与相关技术支持。分布式光伏接入用户侧微电网后,为保证微电网与配电网的稳定与经济运行,相关微电网负荷预测技术与分布式光伏功率预测技术需要结合用户侧微电网的应用特点进行深入研究。 提出采用核函数极限学习机构建功率预测模型,采用粒子群算法离线优化预测模型相关参数,对于在线功率预测系统,在保证预测精度的同时重点降低预测模型复杂度,从而构建离线参数寻优与在线功率预测相结合的预测方法。阐述国内外功率预测技术的发展现状,同时简要论述核函数极限学习机和粒子群算法的相关理论基础。 (1)考虑到微电网负荷波动较大,使用分时训练样本进行参数寻优,获得一天各待预测时刻的最优参数。为提高负荷预测系统运行效率,仅选择同类型日期的高相关时段历史数据进行模型训练。对于平均负荷140千瓦至1300千瓦的四个不同类型的微电网分别进行1个月的负荷预测,周预测误差通常小于10%,最大不超过15%。由于微电网负荷可能在较短时间内出现较快增长,研究中对预测模型参数采用周期更新的方式,且在更新后能保持原有负荷预测精度。 (2)对于分布式光伏功率预测,使用基于属性权重的训练样本筛选机制来降低预测模型构建复杂度。预测方法基于低成本的气象信息记录值而非数值天气预报,针对几十千瓦级的分布式光伏系统进行1个月的功率预测,预测误差约16%至18%。同时可根据属性权重值简化预测模型,在预测精度基本不变的条件下进一步降低计算时间。此外在分布式光伏随机覆尘或逆变器部分故障等条件下,预测模型无需人为干预或更新参数,即可保持原有预测精度与效率。 【关键词】：分布式光伏 用户侧微电网 功率预测 核函数极限学习机 粒子群算法
【学位授予单位】：华北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TM615
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-19
• 1.1 课题研究背景及意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-17
• 1.2.1 功率预测方法研究现状11-15
• 1.2.2 微电网负荷预测研究15-16
• 1.2.3 分布式光伏发电功率预测研究16-17
• 1.3 本文研究内容17-19
• 第2章 核函数极限学习机的理论基础19-25
• 2.1 基本极限学习机算法19-21
• 2.2 核函数极限学习机算法21
• 2.3 两类ELM算法的参数取值与性能分析21-24
• 2.4 本章小结24-25
• 第3章 粒子群算法的理论基础25-28
• 3.1 粒子群算法基本理论25-26
• 3.2 粒子群算法计算步骤26
• 3.3 粒子群算法稳定性分析26-27
• 3.4 本章小结27-28
• 第4章 用户侧微电网超短期负荷预测方法28-41
• 4.1 微电网超短期负荷预测模型28-33
• 4.1.1 微电网负荷特征分析28-30
• 4.1.2 微电网负荷预测需求与模型构建30
• 4.1.3 微电网负荷数据残缺修复30-31
• 4.1.4 预测模型的负荷属性31
• 4.1.5 离线模型构建与参数寻优31-33
• 4.1.6 在线负荷预测模型构建33
• 4.2 实验与结果分析33-40
• 4.2.1 微电网负荷样本33-34
• 4.2.2 微电网负荷预测精度34-35
• 4.2.3 微电网负荷预测结果分析35-37
• 4.2.4 离线参数寻优的结果形式及取值37-38
• 4.2.5 预测误差影响因素量化分析38-39
• 4.2.6 预测模型周期更新精度及经济性39-40
• 4.2.7 预测方法性能分析40
• 4.3 结论40-41
• 第5章 用户侧分布式光伏超短期功率预测方法41-51
• 5.1 分布式光伏超短期功率预测模型41-45
• 5.1.1 分布式光伏预测系统需求分析与建模41-42
• 5.1.2 光伏功率的样本构成42-43
• 5.1.3 预测模型的离线参数寻优43-45
• 5.1.4 在线光伏功率预测模型45
• 5.2 实验与结果分析45-50
• 5.2.1 分布式光伏的样本选择45-46
• 5.2.2 光伏功率预测模型的精度与效率46-48
• 5.2.3 基于属性权重的预测模型简化48-49
• 5.2.4 光伏随机覆尘条件下的预测精度49
• 5.2.5 逆变器部分故障条件下的预测精度49
• 5.2.6 光伏综合异常条件下的预测精度49-50
• 5.3 结论50-51
• 第6章 结论与展望51-53
• 6.1 结论51
• 6.2 展望51-53
• 参考文献53-57
• 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果57
• 攻读硕士学位期间参加的科研工作57-58
• 致谢58

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