發(fā)布時(shí)間：2018-04-20 07:00

  本文選題：光伏發(fā)電系統(tǒng) + 擬合出力預(yù)測(cè)�。� 參考：《西安理工大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：光伏發(fā)電作為新能源發(fā)電的代表近些年來(lái)高速發(fā)展,光伏發(fā)電存在著隨機(jī)性、間歇性、波動(dòng)性這三類獨(dú)有的特性,導(dǎo)致了光伏出力不能準(zhǔn)確被準(zhǔn)確獲悉,導(dǎo)致了光伏接入會(huì)給傳統(tǒng)電網(wǎng)造成影響。本文針對(duì)光伏發(fā)電系統(tǒng)的出力預(yù)測(cè)和最大接入這兩個(gè)研究熱點(diǎn)分別研究。本文研究了某光伏發(fā)電系統(tǒng)在典型日類型下的出力曲線并分析其出力特性,將光伏發(fā)電系統(tǒng)所處環(huán)境的天氣類型分為五種日類型,提出了應(yīng)用最小二乘曲線擬合分日類型來(lái)預(yù)測(cè)光伏發(fā)電系統(tǒng)出力的方法。隨后本文預(yù)測(cè)了光伏電站出力曲線滿足的多項(xiàng)式函數(shù)關(guān)系,將出力曲線作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層的激發(fā)函數(shù),預(yù)測(cè)了光伏電站出力,驗(yàn)證了使用最小二乘擬合與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合預(yù)測(cè)方法的誤差低于使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)方法的誤差。本文基于PSASP中的UD建模環(huán)境搭建了光伏發(fā)電系統(tǒng)中光伏電池、逆變器、 最大功率跟蹤等環(huán)節(jié)模型,根據(jù)實(shí)際光伏發(fā)電系統(tǒng)連接關(guān)系整合形成光伏發(fā)電系統(tǒng)模型。本文研究了求取各類電源最大接入容量的方法,比較了各方法的特點(diǎn),提出了應(yīng)用數(shù)字仿真求取光伏發(fā)電系統(tǒng)最大接入容量的方法。隨后本文結(jié)合某光伏發(fā)達(dá)地區(qū)網(wǎng)架結(jié)構(gòu),研究了小容量光伏發(fā)電系統(tǒng)接入對(duì)電網(wǎng)有功頻率、無(wú)功相角、慣量穩(wěn)定性的影響,利用基于靜態(tài)、動(dòng)態(tài)穩(wěn)定來(lái)求取某地區(qū)電網(wǎng)光伏發(fā)電最大接入容量,驗(yàn)證了外部故障導(dǎo)致的電壓動(dòng)態(tài)失穩(wěn)是限制光伏發(fā)電最大接入容量的主要因素。
[Abstract]:Photovoltaic power generation, as a representative of new energy generation, has developed rapidly in recent years. Photovoltaic power generation has three unique characteristics: randomness, intermittence and volatility. As a result, photovoltaic access will have an impact on the traditional grid. In this paper, the output prediction and maximum access of photovoltaic power generation system are studied separately. In this paper, the output curve of a photovoltaic power generation system under a typical day type is studied and its output characteristics are analyzed. The weather types of the environment in which the photovoltaic power generation system is located are divided into five types. This paper presents a method for predicting the output of photovoltaic power generation system by using the least square curve fitting daily type. Then the polynomial function relation of the output curve of photovoltaic power station is predicted. The output curve is regarded as the excitation function of the hidden layer of the neural network, and the output force of the photovoltaic power station is predicted. It is verified that the error of combining least square fitting and neural network prediction method is lower than that of neural network prediction method. Based on the UD modeling environment in PSASP, the photovoltaic system models such as photovoltaic cell, inverter and maximum power tracking are built, and the photovoltaic system model is integrated according to the connection relation of the actual photovoltaic power generation system. In this paper, the method of calculating the maximum access capacity of various kinds of power supply is studied, the characteristics of each method are compared, and the method of applying digital simulation to calculate the maximum access capacity of photovoltaic power generation system is put forward. Then, combining with the grid structure in a developed photovoltaic area, this paper studies the influence of small capacity photovoltaic power system access on the active power frequency, reactive phase angle, inertia stability of the grid. Dynamic stability is used to obtain the maximum access capacity of photovoltaic power generation in a certain area. It is verified that the voltage dynamic instability caused by external faults is the main factor limiting the maximum access capacity of photovoltaic power generation.
【學(xué)位授予單位】：西安理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TM615

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1776724