微電網(wǎng)可以有效解決大量分布式發(fā)電并網(wǎng)的問題,實(shí)現(xiàn)對(duì)分布式能源的最大化利用,保證負(fù)荷的供電可靠性和電網(wǎng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性,因此保障微電網(wǎng)的優(yōu)化運(yùn)行就顯得極其重要。本文以光伏微網(wǎng)為研究對(duì)象,對(duì)微網(wǎng)中用戶側(cè)負(fù)荷預(yù)測(cè)、光伏逆變器的控制和儲(chǔ)能蓄電池SOC預(yù)測(cè)展開了研究。本文的主要研究工作如下:本文首先分析了課題的研究背景及意義,介紹了光伏微網(wǎng)的基本概念及其優(yōu)化運(yùn)行的研究現(xiàn)狀,最后列舉了一些光伏微網(wǎng)的關(guān)鍵技術(shù),分別對(duì)負(fù)荷預(yù)測(cè)技術(shù)、光伏逆變器電流控制技術(shù)和儲(chǔ)能蓄電池SOC預(yù)測(cè)技術(shù)的研究現(xiàn)狀進(jìn)行了綜述。其次針對(duì)配電網(wǎng)絡(luò)中大量分布式電源的接入增加了用戶用電模式復(fù)雜度問題,提出了基于人體舒適度指數(shù)的改進(jìn)Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)短期居民負(fù)荷預(yù)測(cè)方法。對(duì)居民負(fù)荷的特性和影響因素進(jìn)行了詳盡的分析,引入了人體舒適度指數(shù),研究了 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu),改進(jìn)了 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱藏層的激活函數(shù)。在不同負(fù)荷類型情況下,該方法均提高了居民負(fù)荷的預(yù)測(cè)精度。然后在分析NPC三電平逆變器基本工作原理的基礎(chǔ)上,提出了一種NPC并網(wǎng)逆變器的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多步預(yù)測(cè)電流控制策略。對(duì)傳統(tǒng)逆變器電流控制策略進(jìn)行了分析,在傳統(tǒng)模型預(yù)測(cè)控制方法的基... 

【文章來源】：南昌大學(xué)江西省 211工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：62 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖２．１?Ｅｌｍａｎ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)??由Ｅｌｍａｎ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)圖可知，承接層第Ｚ個(gè)單元々時(shí)刻的輸出為：??

］４〇?？??實(shí)際負(fù)荷???Ｅｌｍａｎ??Ｅｌｍａｎ??１２０??ＲＢＦ?１２０?．…ＲＢＦ??＾?改進(jìn)?Ｅｌｍａｎ?、?改進(jìn)?Ｅｌｍａｎ??＞?１００??１?－?＞?１００????？?？??搭?８０＿?？?？鋌?８０?＾??丨丨??〇??＇?＇?＇?＇??０?１?１?１?１???０?５?１０?１５?２０?２５?０?５?１０?１５?２０?２５??時(shí)間／ｈ?時(shí)間／ｈ??（Ｃ）?（ｄ）??圖２．４四個(gè)季節(jié)天氣的負(fù)荷預(yù)測(cè)結(jié)果：（ａ）春季；（ｂ）夏季；（ｃ）秋季；（ｄ）冬季??圖２．４為春夏秋冬四季中的一組負(fù)荷預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)比分析圖，由圖可以看出，??由于在夏季用電行為不確定性較大，導(dǎo)致在負(fù)荷波峰時(shí)段的預(yù)測(cè)精度有所下降。??表２．２是３種方法對(duì)四個(gè)季節(jié)的負(fù)荷分別進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)的誤差，表中誤差均為３０??次實(shí)驗(yàn)的平均值。在考慮溫度、濕度、風(fēng)速影響的情況下，改進(jìn)Ｅｌｍａｎ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)??預(yù)測(cè)方法可以描述出影響因子和負(fù)荷之間的非線性關(guān)系，相應(yīng)的四個(gè)季節(jié)的預(yù)??測(cè)誤差都比ＲＢＦ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Ｅｌｍａｎ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)方法的小，在一定程度上可以??提高居民負(fù)荷預(yù)測(cè)的精度。??表２．２四個(gè)季節(jié)的負(fù)荷預(yù)測(cè)誤差??ＭＡＰＥ／％??季節(jié)?ＲＢＦ?Ｅｌｍａｎ?改進(jìn)?Ｅｌｍａｎ??１００１?８３４?６＾５９??夏季?１０．７９?９．８７?８．２２??秋季?８．９５?８．５１?６：１０??冬季?９．２５?９．０４?７．７８??１６??

?ｏ?１?＇?＇?＇???０?５?１０?１５?２０?２５?０?５?１０?１５?２０?２５??時(shí)間／ｈ?時(shí)間／ｈ??（ａ）?（ｂ）??１６０?■?■?■?■???１４〇???實(shí)際負(fù)荷???Ｅｌｍａｎ??１２０?…．■…ＲＢＦ??改進(jìn)?Ｅｌｍａｎ??Ｉ?１００?■１??．?？??瘧?８０．?Ａｉｋ??０??１?１?１?１???０?５?１０?１５?２０?２５??時(shí)間／ｈ??（Ｃ）??圖２．５不同天氣類型的負(fù)荷預(yù)測(cè)結(jié)果：（ａ）連續(xù)晴天；（ｂ）連續(xù)雨天；（ｃ）連續(xù)陰天??表２．３不同天氣類型的負(fù)荷預(yù)測(cè)誤差??ＭＡＰＥ／％??氣候類型?ＲＢＦ?Ｅｌｍａｎ?改進(jìn)Ｅｌｍａｎ??連續(xù)晴天?￣?１０６４?７＾５９??連續(xù)雨天?１６．３０?１３．９２?１１．２４??連續(xù)陰天?１１．６１?１１．３８?９．２８??由圖２．５可以看出，Ｅｌｍａｎ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與ＲＢＦ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際輸??出存在一定的誤差，曲線擬合度較低。改進(jìn)Ｅｌｍａｎ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)結(jié)果基本符??１７??

【參考文獻(xiàn)】：
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