人工智能方法在光伏发电功率预测中的应用研究

【摘要】：光伏发电系统输出功率具有不连续性和不稳定性的特点,并网后会对电网的稳定性造成一定的影响。为了减小光伏发电系统带来的不良影响,光伏发电功率预测已经成为国内外共同关注的焦点。它有利于电网系统的调度,在一定程度上减轻光伏发电对整个电网的不利影响,提高系统的安全性和稳定性,同时减少电力系统的运行成本。 本文采用石家庄某光伏电站的光伏发电数据作为样本数据。首先,对光伏发电功率和太阳辐射强度进行相关性分析,将相关性较大的因素作为预测参考量。同时,介绍了灰色关联度分析,为太阳辐射强度预测模型样本的筛选提供了理论基础。其次,使用BP神经网络对光伏发电功率进行直接预测和间接预测。结果表明,在历史数据有限的条件下,直接预测效果要优于间接预测。再次,采用网格搜索算法优化支持向量机的两个参数。在此基础上建立预测模型,并将预测结果与BP神经网络预测结果进行对比。结果表明,支持向量机预测精度要高于BP神经网络。最后,在.net环境下实现光伏发电功率预测,采用dundas chart控件来进行页面展示。 【关键词】：光伏发电功率预测 太阳辐射强度 相关性分析 灰色关联度分析 BP神经网络 支持向量机
【学位授予单位】：华北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TM615;TP18
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-7
• 目录7-9
• 第1章 绪论9-13
• 1.1 课题研究背景及意义9
• 1.2 国内外研究现状9-11
• 1.3 论文研究的主要内容11-13
• 第2章 主要影响因素及样本筛选的研究13-19
• 2.1 光伏发电功率主要影响因素13-14
• 2.2 数据相关性分析14-16
• 2.2.1 相关系数的概念14
• 2.2.2 太阳辐射强度与各主要因素的相关性分析14-15
• 2.2.3 发电功率与各主要因素的相关性分析15-16
• 2.3 灰色关联度分析筛选样本数据16-18
• 2.4 本章小结18-19
• 第3章 神经网络在光伏发电功率预测中的应用研究19-35
• 3.1 人工神经网络19-21
• 3.1.1 人工神经网络概述19
• 3.1.2 人工神经网络原理19-21
• 3.2 BP神经网络21-24
• 3.2.1 BP神经网络概述21-22
• 3.2.2 BP神经网络算法原理22-24
• 3.3 BP神经网络在光伏发电功率预测中的应用24-26
• 3.3.1 预测模型的建立24-25
• 3.3.2 样本的选择和预处理25-26
• 3.3.3 预测模型的评估26
• 3.4 仿真结果分析26-33
• 3.4.1 直接预测结果分析26-29
• 3.4.2 间接预测结果分析29-32
• 3.4.2.1 太阳辐射强度预测结果分析29-30
• 3.4.2.2 发电功率预测结果分析30-32
• 3.4.3 多步预测结果分析32-33
• 3.5 本章小结33-35
• 第4章 支持向量机在光伏发电功率预测中的应用研究35-44
• 4.1 统计学习的基本概念35-37
• 4.1.1 VC维35
• 4.1.2 推广性的界35-36
• 4.1.3 结构风险最小化原则36-37
• 4.2 支持向量机理论37-40
• 4.2.1 支持向量回归机37-39
• 4.2.2 核函数39-40
• 4.3 参数优化40-41
• 4.4 基于支持向量机的光伏发电功率预测41-43
• 4.5 本章小结43-44
• 第5章 光伏发电功率预测的实现44-55
• 5.1 实现环境与工具44
• 5.2 数据层实现44-45
• 5.3 功能实现45-51
• 5.4 界面展示51-53
• 5.5 本章小结53-55
• 第6章 总结与展望55-57
• 6.1 研究成果总结55
• 6.2 未来工作展望55-57
• 参考文献57-60
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文及其他成果60-61
• 致谢61

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