【摘要】：伴隨著化石能源的大量消耗、環(huán)境污染問題的日益嚴(yán)重以及溫室效應(yīng)的加劇,微電網(wǎng)以及大電網(wǎng)引入新能源發(fā)電技術(shù)迫在眉睫。太陽能以其儲(chǔ)量豐富,分布廣,獲取方便,轉(zhuǎn)換簡(jiǎn)單的特點(diǎn)使得光伏發(fā)電技術(shù)得到世界各國(guó)的重視。然而光伏功率的隨機(jī)性,多變性使得微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度變成一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的研究。光伏功率預(yù)測(cè)預(yù)測(cè)精度的高低決定了微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度的可靠性和可行性。為了解決伴有光電功率的微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度問題,本文從提高預(yù)測(cè)精度入手開展了光伏功率預(yù)測(cè)研究和基于預(yù)測(cè)信息的微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度研究。首先,根據(jù)國(guó)內(nèi)外光伏功率預(yù)測(cè)技術(shù)的研究,分析得出循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于其良好的非線性逼近能力和記憶功能,使得其在光伏功率預(yù)測(cè)中占有重要地位。利用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建太陽能輻射量預(yù)測(cè)模型,并對(duì)其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和相關(guān)參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化。其次,根據(jù)太陽能輻射量時(shí)間序列的特點(diǎn),分析了基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的預(yù)測(cè)模型的不足。為了解決此預(yù)測(cè)模型的不足,本文先后引入了經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法和Kmeans算法,通過對(duì)太陽能輻射量時(shí)間序列的分解重構(gòu)的方式提高預(yù)測(cè)精度,并對(duì)其最后的重構(gòu)數(shù)量進(jìn)行了探討研究。再次,進(jìn)一步探討提高太陽能輻射量預(yù)測(cè)精度的方法。發(fā)現(xiàn)Bagging模型和誤差修正模型分別從樣本和誤差兩個(gè)角度入手改進(jìn)預(yù)測(cè)模型的精度。Bagging模型通過有放回抽樣的形式構(gòu)建子樣本集,突出不同個(gè)體的方式提高模型得泛化能力和預(yù)測(cè)精度。誤差修正模型通過歷史的誤差數(shù)據(jù)對(duì)模型的預(yù)測(cè)值進(jìn)行修正,從而提高預(yù)測(cè)精度。最后,對(duì)預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)誤差進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析,提取預(yù)測(cè)誤差的統(tǒng)計(jì)學(xué)信息。并在考慮預(yù)測(cè)誤差信息的基礎(chǔ)上建立微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度模型,并使用粒子群算法分別求解了基于經(jīng)濟(jì)最優(yōu)和基于碳排放最小的船舶微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度問題。
【圖文】：

既對(duì)太陽能輻射量進(jìn)行預(yù)測(cè)。光伏功率值可以通過太陽能效率獲得。太陽能輻射量的統(tǒng)計(jì)學(xué)預(yù)測(cè)方法有多種，但循環(huán)神且在太陽能輻射量預(yù)測(cè)問題上取得了良好的效果。本文選取一型--Elman 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[32-33]，解決沿航線的太陽能輻射量預(yù)測(cè)的結(jié)構(gòu)，Elman 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)獲取最佳的太陽能輻射量預(yù)測(cè)模正航線的太陽能輻射問題中，沿航線的太陽能輻射量的數(shù)據(jù)獲取于船舶航線上的幾個(gè)氣象觀測(cè)站的數(shù)據(jù)，提出一種基于經(jīng)緯型。本文采用的數(shù)據(jù)是來自于 SolarGIS 數(shù)據(jù)庫，其中氣象數(shù)MAWARI 采集的 2015 年全年的氣象數(shù)據(jù)。通過此模型和船舶的小時(shí)級(jí)的太陽能輻射量數(shù)據(jù)和相關(guān)氣象數(shù)據(jù)。本文的研究針連與上海之間的一艘輪船，其途中依次經(jīng)過威海，青島，大豐間為 4 天。船舶上接收到的太陽能輻射量隨著船舶航行時(shí)船舶地時(shí)間變化而變化，因此需要利用船舶的位置等信息，，采用受到的太陽能輻射量進(jìn)行修正。圖 2.1 為沿航線的 5 個(gè)氣象站

2 數(shù)據(jù)基本預(yù)處理方法太陽能輻射量及相關(guān)數(shù)據(jù)的質(zhì)量參差不齊。壞數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)缺失是樣本集中常有象。且不同類別的數(shù)據(jù)的量綱和數(shù)值范圍都不同。因此，對(duì)太陽能輻射量以及進(jìn)行預(yù)處理是實(shí)現(xiàn)太陽能輻射量高精度預(yù)測(cè)的必要環(huán)節(jié)。數(shù)據(jù)基本預(yù)處理方法據(jù)的刪除，缺失數(shù)據(jù)的補(bǔ)全，均值移除和歸一化四部分。1. 壞數(shù)據(jù)的剔除通常依據(jù)物理規(guī)律或數(shù)據(jù)采集質(zhì)量控制要求剔除壞數(shù)據(jù)。但由于太陽能輻射量的特點(diǎn)，準(zhǔn)確的對(duì)壞數(shù)據(jù)進(jìn)行界定是一大難題。2. 缺失數(shù)據(jù)處理當(dāng)數(shù)據(jù)樣本集較小時(shí)，刪除缺失數(shù)據(jù)很大程度的影響太陽能輻射量的預(yù)測(cè)精度構(gòu)缺失數(shù)據(jù)是很有必要。補(bǔ)全數(shù)據(jù)信息要遵循唯一原則：保持信息的原始狀態(tài)缺失數(shù)據(jù)的處理方法根據(jù)樣本情況的不同，有如下幾種解決方法：1）直接舍失值的數(shù)據(jù)樣本。主要有簡(jiǎn)單刪除法和權(quán)重法。簡(jiǎn)單刪除法是對(duì)缺失值進(jìn)行最的處理，直接舍棄存在缺失值的數(shù)據(jù)樣本。如果含有缺失值的數(shù)據(jù)樣本在整體
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工程大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：U665.1;TM73

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本文編號(hào)：2631499