并网型光伏电站发电功率的建模与预测研究

【摘要】：当今社会传统能源面临枯竭,人类生态环境日益恶化。太阳能光伏发电以资源丰富、清洁、不受资源分布地域的限制等优点成为人们关注的焦点。并网型光伏发电,就是将通过光伏效应生成的电能输入电网。目前并网光伏发电已经占世界光伏发市场的80%以上。由于太阳能光伏发电存在能量密度低、稳定性差、调节能力差等诸多缺点,且发电量的多少受天气和地域因素影响较大,并入电网后会对供电质量造成影响,所以在并入电网之前,有必要对发电功率做出有效的预测,以减轻对大电网的负面影响。 本文通过对光伏发电功率的特性分析,在深入研究高斯过程算法基本原理的基础上,提出将高斯过程(Gaussian Process, GP)应用到光伏发电功率的预测问题中。通过对发电功率特性以及发电功率影响因索的分析,确定直接影响发电功率的因素包括光照强度、温度、天气类型等,与历史发电功率数据一起构建训练样本集和测试样本集,然后采用高斯过程算法对训练样本进行学习,训练生成GP预测模型,最后利用训练好的预测模型和测试样本集进行发电功率预测,并与其他模型的预测结果对比,展现了GP模型的优越性。GP模型的参数选择是影响预测精度的主要因素,本文采用和声搜索(Harmony Search, HS)算法替代传统的共轭梯度法来解决高斯过程的参数优化,得到了更好的寻优效果。实验结果表明,在光伏发电功率预测应用中,HS-GP方法比GP方法的预测精度更高。最后本文根据提出的预测模型与方法设计实现了一个光伏电站发电功率预测系统,并进行了详细的描述,包括架构设计、功能设计、数据库设计,以及系统的部分操作界面。该系统具备了光伏发电功率预测系统的基本功能,例如历史数据录入、模型训练、功率预测、误差统计以及结果的图表展示功能等等,具有一定的实用性。 【关键词】：并网型光伏电站 发电功率预测 高斯过程 和声搜索
【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
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 第1章 绪论9-14
• 1.1 研究背景与意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-12
• 1.3 论文主要工作及内容安排12-14
• 第2章 光伏发电特性及预测模型14-21
• 2.1 光伏发电14-16
• 2.1.1 光伏电站发电原理及组成14
• 2.1.2 光伏发电的利用形式及优缺点14-15
• 2.1.3 输出功率特性分析15-16
• 2.2 高斯过程预测模型16-19
• 2.2.1 定义17
• 2.2.2 学习过程17-18
• 2.2.3 预测过程18-19
• 2.3 高斯过程用于光伏发电功率预测分析19-20
• 2.4 本章小结20-21
• 第3章 基于高斯过程模型的发电功率预测21-33
• 3.1 影响发电功率的因素21-24
• 3.1.1 天气类型21-22
• 3.1.2 光照强度22
• 3.1.3 温度22-24
• 3.1.4 其他因素24
• 3.2 构建样本集24-26
• 3.2.1 样本分析25
• 3.2.2 样本构建25-26
• 3.3 高斯过程预测步骤26
• 3.4 实验分析26-32
• 3.4.1 评估标准26-27
• 3.4.2 算例分析27-32
• 3.5 本章小结32-33
• 第4章 基于和声搜索优化的高斯过程发电功率预测33-42
• 4.1 和声搜索33-35
• 4.1.1 基本原理33
• 4.1.2 算法流程33-35
• 4.2 高斯过程模型的优化过程35-38
• 4.2.1 定义和声搜索的参数35-36
• 4.2.2 初始化和声记忆库36
• 4.2.3 产生新解36-37
• 4.2.4 更新和声记忆库37-38
• 4.2.5 检查停止准则38
• 4.3 实验分析38-41
• 4.3.1 超参数优化38-39
• 4.3.2 优化模型的预测结果分析39-41
• 4.4 本章小结41-42
• 第5章 光伏发电功率预测系统的设计及实现42-53
• 5.1 总体目标42
• 5.2 光伏发电功率预测系统的设计42-49
• 5.2.1 系统设计原则42-43
• 5.2.2 系统架构设计43-44
• 5.2.3 系统功能设计44-45
• 5.2.4 数据库设计45-48
• 5.2.5 网络拓扑结构48
• 5.2.6 系统开发平台及技术48-49
• 5.3 系统实现49-52
• 5.3.1 登陆界面49-50
• 5.3.2 系统设置界面50-51
• 5.3.3 预测界面51-52
• 5.3.4 结果展示界面52
• 5.4 本章小结52-53
• 第6章 结论与展望53-54
• 参考文献54-57
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文及其它成果57-58
• 致谢58

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