【摘要】：新型清潔能源占人類能源消耗總量的比例越來越高,太陽(yáng)能光伏作為主要的新型可再生能源,由于受氣象因素的影響,具有非常典型的間歇性和隨機(jī)性特點(diǎn),若不加以預(yù)測(cè)任其接入電力系統(tǒng),可能會(huì)對(duì)電網(wǎng)的穩(wěn)定造成沖擊,為了控制電能質(zhì)量和提高系統(tǒng)穩(wěn)定性,準(zhǔn)確的光伏功率預(yù)測(cè)尤為重要。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)依然是目前光伏功率預(yù)測(cè)最為常用的方法之一。但由于傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型通常需要大量的神經(jīng)元作為支撐,這導(dǎo)致了模型的運(yùn)算效率較低,近些年發(fā)展起來的新型樹突狀神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型具有收斂速度快,結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,預(yù)測(cè)精度高等優(yōu)點(diǎn),本文探索將樹突狀神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型用于光伏發(fā)電功率的預(yù)測(cè),圍繞樹突狀神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計(jì)了兩種光伏功率預(yù)測(cè)方法,基于上述方法開發(fā)了一個(gè)光伏功率預(yù)測(cè)系統(tǒng)。主要研究?jī)?nèi)容包括:(1)基于樹突狀神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型的光伏功率預(yù)測(cè)方法設(shè)計(jì)了一種基于樹突神經(jīng)元模型的光伏功率預(yù)測(cè)方法,結(jié)合光伏電站實(shí)際數(shù)據(jù)集分析并選擇了影響光伏發(fā)電量的氣象因素,把影響因素組成的數(shù)據(jù)陣列歸一化后作用于模型的突觸層,其中的非線性運(yùn)算通過布爾邏輯表示,采用誤差反向傳播算法訓(xùn)練模型。本文將設(shè)計(jì)出預(yù)測(cè)方法的結(jié)果與一些常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型比較,從預(yù)測(cè)值、預(yù)測(cè)值的絕對(duì)誤差和模型收斂速度三個(gè)方面分析了不同模型的差異,并采用MAPE、MAE和RMSE三種方法評(píng)估所提出預(yù)測(cè)模型的有效性。(2)基于小波變換-樹突狀神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型的光伏功率預(yù)測(cè)方法為進(jìn)一步地提升樹突狀神經(jīng)元模型的預(yù)測(cè)效果,本文在將原始數(shù)據(jù)傳遞給神經(jīng)元模型之前,嘗試尋求更有效的數(shù)據(jù)處理方法。首先利用小波變換對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分解,隨后重構(gòu)模型的輸出數(shù)據(jù),由此將小波變換算法和樹突狀神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型組合起來,設(shè)計(jì)了一種新的光伏功率預(yù)測(cè)方法,隨后將所提出的光伏功率預(yù)測(cè)方法與其他模型進(jìn)行對(duì)比,發(fā)現(xiàn)采用的樹突狀神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型能夠?qū)崿F(xiàn)更高的預(yù)測(cè)精度。(3)光伏功率預(yù)測(cè)應(yīng)用系統(tǒng)將提出的光伏功率預(yù)測(cè)方法投入到實(shí)際應(yīng)用之中,開發(fā)了一個(gè)光伏功率預(yù)測(cè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)包含數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、預(yù)測(cè)算法和可視化界面四個(gè)模塊,基于B/S架構(gòu),通過PHP腳本與后臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)交互,預(yù)測(cè)結(jié)果采用Highcharts框架,以曲線和圖表等多種方式展現(xiàn)。
【圖文】：

大學(xué)專業(yè)學(xué)位碩士研究生學(xué)位論文 第一章 緒論用模型原理介紹節(jié)以徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例，對(duì)最基本的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的數(shù)學(xué)原理進(jìn)行介紹一種為了克服傳統(tǒng) BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算效率低并存在局部最小值的缺點(diǎn)，在 2研究人員提出的一種多維空間插值徑向基函數(shù)模型。它是多層前向神經(jīng)網(wǎng)通常由輸入層、隱含層（中間層）和輸出層構(gòu)成，其基本結(jié)構(gòu)如圖 2.1 所

模型(NBDM)是近些年來學(xué)者們?cè)趩蝹�(gè)神經(jīng)元模型的用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，樹突狀神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型在被用收斂速度和預(yù)測(cè)精度，并且在處理分類問題的時(shí)候地提升了運(yùn)算效率。網(wǎng)絡(luò)的模型和原理模型結(jié)構(gòu)分為四層：突觸層，分支層，膜層和細(xì)胞且突觸在其輸入上執(zhí)行 S 形非線性運(yùn)算。該分支匯層。當(dāng)超過閾值時(shí)，，細(xì)胞體通過軸突將信號(hào)發(fā)送到進(jìn)行訓(xùn)練。模型結(jié)構(gòu)如圖 2.2 所示，單神經(jīng)元模型
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP183;TM615

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本文編號(hào)：2670273