光伏并网发电系统短期发电功率预测研究

【摘要】：当前,光伏并网发电系统得到了快速发展,然而光伏发电功率由于会受到气象要素变化带来的影响,具有不连续性和不确定性,功率波动给电网正常运行带来了影响,因此准确的功率预报技术对于电力调度、电力负荷配合、常规能源发电规划和光伏发电规划具有重要的参考和指导意义。 由于我国尚未建立完善的辐射预报体系,因此本文分别在无辐射预报和有辐射预报两种条件下,采用美国俄勒冈大学太阳监测实验室数据作为研究对象,利用PSO-BP和LS-SVM分别建立预测模型并进行了预测分析。本论文主要做了以下几个方面工作： 1.在了解光伏电池特性的基础上,分析了季节、日类型、气象要素与光伏发电功率的关系,确定了光伏发电功率周期性和随机性波动的主要影响因素。 2.研究了BP神经网络和粒子群优化算法,在无辐射预报条件下,分季节建立了三种典型日类型的PSO-BP预测模型。并利用建立的模型与常用的BP神经网络模型进行了预测效果比较。 3.研究了统计学习理论和最小二乘优化支持向量机,并利用灰色关联度分析来确定预测日的相似日,增强了样本数据和预测数据间关联性。利用相似日样本数据训练LS-SVM预测模型,在有辐射预报条件下,将模型与BP神经网络模型分别进行了预测并比较了预测结果。 4.对建立的光伏发电功率预测系统做了需求分析、流程分析和结构设计。并且利用前面的工作基础,实现了一个B/S光伏发电功率预测系统,为预报信息发布打下了基础。 通过比较,本文建立的两种预测模型分别在两种条件下具有较好的预测效果。建立预测模型和预测系统将有助于提高光伏发电功率预测准确度,减少了功率波动对电网运行带来的影响,促进了光伏并网发电系统的发展。 【关键词】：光伏并网系统 功率预测 粒子群算法 最小二乘支持向量机
【学位授予单位】：南京信息工程大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TM615
【目录】：

• 摘要6-7
• Abstract7-9
• 第一章 绪论9-17
• 1.1 太阳能与光伏发电技术9-13
• 1.1.1 国外光伏产业发展状况和前景10-12
• 1.1.2 我国光伏产业发展状况12-13
• 1.2 课题研究意义13
• 1.3 国内外研究动态13-15
• 1.4 论文主要研究内容15-17
• 第二章 影响光伏系统发电功率因素分析17-27
• 2.1 光伏发电系统原理17-18
• 2.2 光伏并网发电系统组成18-19
• 2.3 光伏电池输入输出特性19-22
• 2.3.1 光伏电池特性19-22
• 2.3.2 光电转换气象敏感系数22
• 2.4 影响光伏系统发电功率的因子22-26
• 2.5 本章小结26-27
• 第三章 无辐射预报条件下的光伏发电功率预测27-38
• 3.1 BP神经网络27-29
• 3.2 粒子群优化算法29-31
• 3.3 PSO-BP神经网络算法流程31-33
• 3.4 预测模型建立33-37
• 3.4.1 分季节建立子模型33
• 3.4.2 输入输出层节点的确定33
• 3.4.3 训练样本预处理33-34
• 3.4.4 网络初始参数设置34-35
• 3.4.5 网络泛化能力的检验35
• 3.5.6 算例结果与分析35-37
• 3.5 本章小结37-38
• 第四章 有辐射预报条件下的光伏发电功率预测38-55
• 4.1 统计学习基本理论38-41
• 4.1.1 机器学习和经验风险38-39
• 4.1.2 VC维39
• 4.1.3 推广性的界39-40
• 4.1.4 结构风险最小化原则40-41
• 4.2 支持向量机41-44
• 4.2.1 支持向量机的基本思想41-42
• 4.2.2 支持向量机回归42-43
• 4.2.3 支持向量机核函数43-44
• 4.3 最小二乘支持向量机44-45
• 4.4 相似日45-46
• 4.5 相似日功率预测模型建立46-48
• 4.5.1 模型输入和输出数据46
• 4.5.2 数据样本处理46-47
• 4.5.3 性能评价指标47
• 4.5.4 核函数选择47
• 4.5.5 参数选择47-48
• 4.6 仿真预测结果及分析48-54
• 4.6.1 实验数据介绍48
• 4.6.2 仿真预测48-54
• 4.7 本章小结54-55
• 第五章 光伏发电功率预测系统设计与实现55-66
• 5.1 设计模式及开发工具55-57
• 5.1.1 MVC模式55-56
• 5.1.2 开发框架及工具56-57
• 5.1.3 开发运行环境57
• 5.2 需求分析57-58
• 5.3 预报系统分层及其数据流程58
• 5.4 系统结构设计58-59
• 5.5 数据库设计59-61
• 5.6 项目结构61-62
• 5.7 系统实现62-66
• 5.7.1 数据导入模块62
• 5.7.2 发电功率预测模块62-63
• 5.7.3 报表模块63-64
• 5.7.4 数据查询与修改模块64-66
• 第六章 总结与展望66-68
• 6.1 研究成果总结66
• 6.2 未来成果展望66-68
• 参考文献68-71
• 致谢71-72
• 作者简介72

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