發(fā)布時(shí)間：2018-11-08 10:29

【摘要】：隨著化石能源的枯竭,研究新能源的使用已然迫在眉睫。太陽能作為一種清潔新能源,已經(jīng)在很多領(lǐng)域中得到了推廣。光伏發(fā)電就是太陽能資源的典型應(yīng)用,已經(jīng)正在從獨(dú)立系統(tǒng)向大規(guī)模并網(wǎng)發(fā)展。太陽能發(fā)電與電站的地理環(huán)境以及氣象條件有著密切的關(guān)系,而且光伏發(fā)電具有一定的波動(dòng)性和不穩(wěn)定性,這對大規(guī)模并網(wǎng)帶來了一定的壓力,所以對光伏功率輸出進(jìn)行合理的預(yù)測將會(huì)對并網(wǎng)以及合理的調(diào)度帶來理論依據(jù)。目前,對光伏功率預(yù)測的研究主要有兩個(gè)方向。一種是通過建立本地太陽能輻照預(yù)測模型,通過氣象數(shù)據(jù)對輻照度進(jìn)行預(yù)測,最后再通過擬合進(jìn)而求得預(yù)測功率數(shù)據(jù)。另外一種,則是通過光伏電站的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,對功率數(shù)據(jù)直接進(jìn)行預(yù)測,這種方法簡單且不用建立復(fù)雜的預(yù)測模型。從算法角度看,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、小波分析、支持向量機(jī)都是預(yù)測模型普遍采用的訓(xùn)練方法,而單一的預(yù)測算法具有一定的局限性,并不適合在多種場景下應(yīng)用,所以本文將提出一種基于組合模型的光伏功率預(yù)測系統(tǒng),提高預(yù)測的精確度,減輕光伏發(fā)電對并網(wǎng)的影響。
[Abstract]:With the depletion of fossil energy, it is urgent to study the use of new energy. As a clean new energy, solar energy has been popularized in many fields. Photovoltaic power generation is a typical application of solar energy resources, and has been developing from independent system to large-scale grid-connected. Solar power generation is closely related to the geographical environment and meteorological conditions of the power station, and photovoltaic power generation has certain volatility and instability, which brings certain pressure to large-scale grid connection. Therefore, reasonable prediction of photovoltaic power output will bring theoretical basis to grid connection and reasonable scheduling. At present, the research on photovoltaic power prediction has two main directions. One is to establish the local solar radiation prediction model, to predict the irradiance by meteorological data, and finally to obtain the predicted power data by fitting. On the other hand, the power data is predicted directly through the statistical analysis of the historical operation data of the photovoltaic power station. This method is simple and does not need to establish a complicated prediction model. From the point of view of algorithm, neural network, wavelet analysis and support vector machine are generally used training methods for prediction model, but the single prediction algorithm has some limitations and is not suitable for application in many scenarios. Therefore, this paper proposes a PV power prediction system based on combinatorial model to improve the accuracy of prediction and reduce the impact of photovoltaic power generation on grid connection.
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)(北京)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TM615

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 王凡,孟立凡;關(guān)于使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推定操作者疲勞的研究[J];人類工效學(xué);2004年03期

2 常國任;李仁松;沈醫(yī)文;劉鋼;;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的直升機(jī)艦面系統(tǒng)效能評(píng)估[J];艦船電子工程;2007年03期

3 陳俊;;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用與展望[J];佛山科學(xué)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2009年05期

4 許萬增;;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究及其應(yīng)用[J];國際技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究學(xué)報(bào);1990年01期

5 張軍華;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)及其在軍用系統(tǒng)中的應(yīng)用[J];現(xiàn)代防御技術(shù);1992年04期

6 雷明,李作清,陳志祥,吳雅,楊叔子;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在預(yù)報(bào)控制中的應(yīng)用[J];機(jī)床;1993年11期

7 靳蕃;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其在鐵道科技中應(yīng)用的探討[J];鐵道學(xué)報(bào);1993年02期

8 宋玉華，王啟霞;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷──神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在自動(dòng)化領(lǐng)域里的應(yīng)用[J];中國儀器儀表;1994年03期

9 魏銘炎;國內(nèi)外神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的研究與應(yīng)用概況[J];電機(jī)電器技術(shù);1995年04期

10 王中賢，錢頌迪;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法在經(jīng)濟(jì)管理中的應(yīng)用[J];航天工業(yè)管理;1995年04期

相關(guān)會(huì)議論文 前10條

1 徐春玉;;基于泛集的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混沌性[A];1996中國控制與決策學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];1996年

2 周樹德;王巖;孫增圻;孫富春;;量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[A];2003年中國智能自動(dòng)化會(huì)議論文集（上冊）[C];2003年

3 羅山;張琳;范文新;;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和簡單規(guī)劃的識(shí)別融合算法[A];2009系統(tǒng)仿真技術(shù)及其應(yīng)用學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2009年

4 郭愛克;馬盡文;丁康;;序言(二)[A];1999年中國神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與信號(hào)處理學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];1999年

5 鐘義信;;知識(shí)論:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新機(jī)遇——紀(jì)念中國神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)10周年[A];1999年中國神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與信號(hào)處理學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];1999年

6 許進(jìn);保錚;;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與圖論[A];1999年中國神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與信號(hào)處理學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];1999年

7 金龍;朱詩武;趙成志;陳寧;;數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)釋用預(yù)報(bào)應(yīng)用[A];1999年中國神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與信號(hào)處理學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];1999年

8 田金亭;;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在中學(xué)生創(chuàng)造力評(píng)估中的應(yīng)用[A];第十二屆全國心理學(xué)學(xué)術(shù)大會(huì)論文摘要集[C];2009年

9 唐墨;王科俊;;自發(fā)展神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混沌特性研究[A];2009年中國智能自動(dòng)化會(huì)議論文集（第七分冊）[南京理工大學(xué)學(xué)報(bào)（增刊）][C];2009年

10 張廣遠(yuǎn);萬強(qiáng);曹海源;田方濤;;基于遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法研究[A];第十二屆全國設(shè)備故障診斷學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2010年

相關(guān)重要報(bào)紙文章 前10條

1 美國明尼蘇達(dá)大學(xué)社會(huì)學(xué)博士 密西西比州立大學(xué)國家戰(zhàn)略規(guī)劃與分析研究中心資深助理研究員 陳心想;維護(hù)好創(chuàng)新的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件”[N];中國教師報(bào);2014年

2 盧業(yè)忠;腦控電腦 驚世駭俗[N];計(jì)算機(jī)世界;2001年

3 葛一鳴 路邊文;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將大顯身手[N];中國紡織報(bào);2003年

4 中國科技大學(xué)計(jì)算機(jī)系　邢方亮;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)挑戰(zhàn)人類大腦[N];計(jì)算機(jī)世界;2003年

5 記者 孫剛;“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”：打開復(fù)雜工藝“黑箱”[N];解放日報(bào);2007年

6 本報(bào)記者 劉霞;美用DNA制造出首個(gè)人造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[N];科技日報(bào);2011年

7 健康時(shí)報(bào)特約記者　 張獻(xiàn)懷;干細(xì)胞移植：修復(fù)受損的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[N];健康時(shí)報(bào);2006年

8 劉力;我半導(dǎo)體神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)及應(yīng)用研究達(dá)國際先進(jìn)水平[N];中國電子報(bào);2001年

9 ;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊邏輯[N];世界金屬導(dǎo)報(bào);2002年

10 鄒麗梅 陳耀群;江蘇科大神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用研究通過鑒定[N];中國船舶報(bào);2006年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 楊旭華;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其在控制中的應(yīng)用研究[D];浙江大學(xué);2004年

2 李素芳;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的無線通信算法研究[D];山東大學(xué);2015年

3 石艷超;憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混沌性及幾類時(shí)滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的同步研究[D];電子科技大學(xué);2014年

4 王新迎;基于隨機(jī)映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多元時(shí)間序列預(yù)測方法研究[D];大連理工大學(xué);2015年

5 付愛民;極速學(xué)習(xí)機(jī)的訓(xùn)練殘差、穩(wěn)定性及泛化能力研究[D];中國農(nóng)業(yè)大學(xué);2015年

6 李輝;基于粒計(jì)算的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及集成方法研究[D];中國礦業(yè)大學(xué);2015年

7 王衛(wèi)蘋;復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)幾類同步控制策略研究及穩(wěn)定性分析[D];北京郵電大學(xué);2015年

8 張海軍;基于云計(jì)算的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并行實(shí)現(xiàn)及其學(xué)習(xí)方法研究[D];華南理工大學(xué);2015年

9 李艷晴;風(fēng)速時(shí)間序列預(yù)測算法研究[D];北京科技大學(xué);2016年

10 陳輝;多維超精密定位系統(tǒng)建模與控制關(guān)鍵技術(shù)研究[D];東南大學(xué);2015年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 章穎;混合不確定性模塊化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與高校效益預(yù)測的研究[D];華南理工大學(xué);2015年

2 賈文靜;基于改進(jìn)型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)預(yù)測及控制研究[D];燕山大學(xué);2015年

3 李慧芳;基于憶阻器的渦卷混沌系統(tǒng)及其電路仿真[D];西南大學(xué);2015年

4 陳彥至;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)降維算法研究與應(yīng)用[D];華南理工大學(xué);2015年

5 董哲康;基于憶阻器的組合電路及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究[D];西南大學(xué);2015年

6 武創(chuàng)舉;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遙感圖像分類研究[D];昆明理工大學(xué);2015年

7 李志杰;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的上證指數(shù)預(yù)測研究[D];華南理工大學(xué);2015年

8 陳少吉;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)血壓預(yù)測研究與系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)[D];華南理工大學(xué);2015年

9 張韜;幾類時(shí)滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性分析[D];渤海大學(xué);2015年

10 邵雪瑩;幾類時(shí)滯不確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性分析[D];渤海大學(xué);2015年

，

本文編號(hào)：2318195