近年來(lái),太陽(yáng)能因其可再生、易開(kāi)發(fā)等優(yōu)點(diǎn)得到規(guī)模化發(fā)展,光伏發(fā)電成為當(dāng)今可再生能源領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。然而,光伏發(fā)電出力其固有的間歇性和波動(dòng)性給電力系統(tǒng)的調(diào)度決策和可靠運(yùn)行帶來(lái)挑戰(zhàn)。準(zhǔn)確的光伏出力預(yù)測(cè)可以幫助調(diào)度部門(mén)制定科學(xué)合理的決策計(jì)劃,降低系統(tǒng)備用和運(yùn)行成本,提高光伏電站并網(wǎng)接入水平。針對(duì)光伏出力的特性,本文分析了光伏出力的特性和影響光伏出力的氣象因素。基于實(shí)測(cè)光伏電站出力及氣象數(shù)據(jù),采用線形圖法和相關(guān)系數(shù)法定性和定量研究了光伏出力與溫度、輻照強(qiáng)度、風(fēng)速、相對(duì)濕度、云量及降雨量等氣象因素之間的關(guān)系,確定了溫度和輻照強(qiáng)度為影響光伏出力的主要?dú)庀笠蛩?采用靈敏度分析法定量研究了溫度和輻照強(qiáng)度對(duì)光伏出力的影響程度。針對(duì)光伏出力預(yù)測(cè),本文提出了一種基于奇異譜分析的短期光伏出力預(yù)測(cè)方法 SSA-MF（Singular Spectrum Analysis method considering Meteorological Factors）。首先,采用奇異譜分析技術(shù)對(duì)原始光伏出力序列進(jìn)行分解得到不同的光伏出力子序列即低頻序列、高頻序列和噪聲序列,挖掘不同子序列所呈現(xiàn)的規(guī)律和特征;接著,根據(jù)光伏出力的各... 

【文章來(lái)源】：廣西大學(xué)廣西壯族自治區(qū) 211工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：75 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

光伏出力點(diǎn)預(yù)瀏方法分類(lèi)F龜.1一3ClassificationofPred址tionmethodsforPhotovo{talco皿PUtPo血lts

￣７??Ｚ出力預(yù)測(cè)值／??圖１－４基于物理方法的光仗發(fā)電出力預(yù)測(cè)原理圖??Ｆｉｇ．?１－４?Ｔｈｅ?ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ?ｍａｐ?ｏｆ?ＰＶ?ｐｏｗｅｒ?ｏｕｔｐｕｔ?ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ?ｂａｓｅｄ?ｏｎ?ｐｈｙｓｉｃａｌ?ｍｅｔｈｏｄ??７??

樣步長(zhǎng)為ｌｈ，分別共計(jì)７４４和７２０個(gè)采樣點(diǎn)（分別含夜間２９４、２８２個(gè)出力為零的采樣??點(diǎn)）。根據(jù)電站出力的大小，將全球１號(hào)電站的７４４個(gè)出力采樣點(diǎn)劃分為９個(gè)區(qū)間，區(qū)??間長(zhǎng)度均為０．１ＭＷ，然后統(tǒng)計(jì)和計(jì)算各個(gè)出力落在不同區(qū)間的頻率（圖２－２?（ａ））；將澳??大利亞電站的７２０個(gè)出力采樣點(diǎn)劃分為９個(gè)區(qū)間，區(qū)間長(zhǎng)度均為０．５ＭＷ，然后統(tǒng)計(jì)和??計(jì)算各個(gè)出力落在不同區(qū)間的頻率（圖２－２?（ｂ））。??￣?０６３??０．６?－?Ｉ??０．５?－?Ｉ??０．４?￣?Ｉ??薔??？?０．３?－?Ｉ??０．２?－?Ｉ??ｏ?—＾＾＾＾＾?＾＾＾??０?０．１?０．２?０．３?０．４?０．５?０．６?０．７?０．８?０．９??區(qū)間中心??（ａ）全球１號(hào)電站??０．６?卜??０．５?－?Ｉ??－??０．２?－?Ｉ??ｊ?０．１３??０．０??０?０．５?１．０?１．５?２．０?２．５?３．０?３．５?４．０?４．５??區(qū)間中心??（ｂ）澳大利亞電站??圖２－２光仗電站１周的出力頻率分布直方圖??Ｆｉｇ．?２－２?Ｈｉｓｔｏｇｒａｍ?ｏｆ?ｏｕｔｐｕｔ?ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ?ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ?ｏｆ?ｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃ?ｐｏｗｅｒ?ｓｔａｔｉｏｎ?ｉｎ?ｏｎｅ?ｗｅｅｋ??由圖２－２?（ａ）分析可知，有６３％的概率落在０．１ＭＷ以內(nèi)，其出力值較小，隨著出??力值的增大，頻率也相應(yīng)地減小，頻率分布在０．０３－０．０７。計(jì)算發(fā)現(xiàn)，該電站光伏發(fā)電瞬??時(shí)出力值為零的時(shí)段所占比例為４０％。在其他的幾個(gè)出力區(qū)間內(nèi)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]光伏發(fā)電出力預(yù)測(cè)技術(shù)研究綜述[J]. 賴(lài)昌偉,黎靜華,陳博,黃玉金,韋善陽(yáng).  電工技術(shù)學(xué)報(bào). 2019(06)
[2]考慮氣象因素的短期光伏出力預(yù)測(cè)的奇異譜分析方法[J]. 黎靜華,賴(lài)昌偉.  電力自動(dòng)化設(shè)備. 2018(05)
[3]基于Adaboost算法的并網(wǎng)光伏發(fā)電系統(tǒng)的孤島檢測(cè)法[J]. 賈科,宣振文,林瑤琦,魏宏升,李光輝.  電工技術(shù)學(xué)報(bào). 2018(05)
[4]基于S-BGD和梯度累積策略的改進(jìn)深度學(xué)習(xí)方法及其在光伏出力預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J]. 黎靜華,黃乾,韋善陽(yáng),黃玉金.  電網(wǎng)技術(shù). 2017(10)
[5]風(fēng)電功率預(yù)測(cè)技術(shù)研究綜述[J]. 黎靜華,桑川川,甘一夫,潘毅.  現(xiàn)代電力. 2017(03)
[6]基于螢火蟲(chóng)算法?廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏發(fā)電功率組合預(yù)測(cè)[J]. 王昕,黃柯,鄭益慧,李立學(xué),邵鳳鵬,賈立凱,徐清山.  電網(wǎng)技術(shù). 2017(02)
[7]基于改進(jìn)BP-SVM-ELM與粒子化SOM-LSF的微電網(wǎng)光伏發(fā)電組合預(yù)測(cè)方法[J]. 單英浩,付青,耿炫,朱昌亞.  中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào). 2016(12)
[8]光伏功率預(yù)測(cè)技術(shù)[J]. 龔鶯飛,魯宗相,喬穎,王強(qiáng).  電力系統(tǒng)自動(dòng)化. 2016(04)
[9]面向新能源并網(wǎng)的電力系統(tǒng)魯棒調(diào)度模式[J]. 黎靜華,文勁宇,潘毅,崔暉.  電力系統(tǒng)保護(hù)與控制. 2015(22)
[10]基于不確定理論的光伏出力預(yù)測(cè)研究[J]. 趙書(shū)強(qiáng),王明雨,胡永強(qiáng),劉晨亮.  電工技術(shù)學(xué)報(bào). 2015(16)

博士論文
[1]社交網(wǎng)絡(luò)用戶隱私關(guān)注動(dòng)態(tài)影響因素及行為規(guī)律研究[D]. 郭龍飛.北京郵電大學(xué) 2013

碩士論文
[1]光伏電站短期功率預(yù)測(cè)方法研究[D]. 荊博.江蘇大學(xué) 2017
[2]并網(wǎng)光伏電站發(fā)電功率短期預(yù)測(cè)方法的研究[D]. 張菁.遼寧工業(yè)大學(xué) 2017
[3]基于改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏發(fā)電短期功率預(yù)測(cè)[D]. 程名.沈陽(yáng)農(nóng)業(yè)大學(xué) 2016
[4]光伏電站并網(wǎng)發(fā)電短期功率數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)研究[D]. 俞震.華北電力大學(xué)(北京) 2016
[5]光伏發(fā)電系統(tǒng)短期功率預(yù)測(cè)方法的研究[D]. 徐菁.南昌大學(xué) 2016
[6]針對(duì)氣象數(shù)據(jù)弱相關(guān)的光伏輸出功率預(yù)測(cè)方法研究[D]. 杜翠.華北電力大學(xué)(北京) 2016
[7]基于典型日出力特性分析的光伏電站功率預(yù)測(cè)研究[D]. 李旭.華北電力大學(xué)(北京) 2016
[8]大規(guī)模光伏電站并網(wǎng)的備用容量需求分析及優(yōu)化調(diào)度方法研究[D]. 陳逍瀟.華北電力大學(xué)(北京) 2016
[9]考慮氣象要素的光伏預(yù)測(cè)模型研究[D]. 謝恩哲.哈爾濱理工大學(xué) 2015
[10]基于改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏出力預(yù)測(cè)[D]. 涂雨曦.南昌大學(xué) 2015



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