本文關(guān)鍵詞：并網(wǎng)型光伏發(fā)電短期功率預(yù)測的研究與應(yīng)用

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【摘要】：隨著工業(yè)化的發(fā)展,人類在經(jīng)濟(jì)發(fā)展與科技進(jìn)步的同時,也面臨著能源危機(jī)與環(huán)境污染等嚴(yán)峻考驗。太陽能因其取之不盡、用之不竭以及沒有污染的特性無疑是非常理想的綠色能源之一。目前,太陽能光伏發(fā)電已經(jīng)成為太陽能利用的主要方式。光伏發(fā)電分為并網(wǎng)和離網(wǎng)兩種,其中,并網(wǎng)系統(tǒng)是當(dāng)今國際上光伏發(fā)電的發(fā)展潮流,其發(fā)電的應(yīng)用比例愈來愈大。但光伏發(fā)電系統(tǒng)由于受太陽輻照強(qiáng)度和氣象因素等的直接影響,其輸出功率具有間歇性與波動性的特點。為了給電網(wǎng)調(diào)度人員提供可靠的數(shù)據(jù)信息,保證電網(wǎng)安全穩(wěn)定的運(yùn)行,必須能夠?qū)夥l(fā)電系統(tǒng)的短期功率進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測。目前,光伏發(fā)電系統(tǒng)短期功率的預(yù)測方法主要有間接預(yù)測法與直接預(yù)測法兩種,其中比較典型的直接預(yù)測方法有基于支持向量機(jī)回歸的預(yù)測模型、基于馬爾科夫鏈的預(yù)測模型、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測模型等�；贐P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測模型因其具有很強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力、組織性、容錯性等優(yōu)點,已成為光伏發(fā)電系統(tǒng)輸出功率預(yù)測的一種常用方法。傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過程中存在容易陷入局部極小值、收斂速度慢等問題,本文運(yùn)用LM(Levenberg-Marquart)算法對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn)并建立了光伏發(fā)電系統(tǒng)輸出功率的預(yù)測模型,在預(yù)測精度和訓(xùn)練收斂速度方面得到了提升。同時,在對歷史功率數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選,獲得預(yù)測模型輸入數(shù)據(jù)的過程中采用了相似日計算方法,選取關(guān)聯(lián)性強(qiáng)的歷史數(shù)據(jù)作為樣本,從而大大降低了模型的預(yù)測誤差,并且有利于模型的收斂。另外,為滿足電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行的要求,光伏短期功率預(yù)測不僅要給出確定的預(yù)測值,還應(yīng)該對預(yù)測值包含的風(fēng)險做出合理的評估。針對這種需求,本文提出了基于誤差分布特性的置信區(qū)間估計方法,利用Bootstrap方法構(gòu)造短期光伏功率預(yù)測區(qū)間�；趯嶋H數(shù)據(jù)的測試結(jié)果表明,相比傳統(tǒng)的預(yù)測方法,基于Bootstrap方法的功率區(qū)間預(yù)測可有效刻畫短期光伏發(fā)電功率的變動特征。最后,結(jié)合本文的研究成果,設(shè)計并實現(xiàn)了一個光伏發(fā)電功率預(yù)測系統(tǒng)。主要包括四個模塊：系統(tǒng)管理、數(shù)據(jù)管理、基于LM改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)功率預(yù)測和基于Bootstrap方法功率區(qū)間預(yù)測。
【關(guān)鍵詞】：光伏發(fā)電 短期功率預(yù)測 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 區(qū)間預(yù)測 Bootstrap方法
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)(北京)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TM615;TP18
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第1章 緒論11-15
• 1.1 課題背景及研究的目的和意義11-12
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-14
• 1.2.1 光伏發(fā)電發(fā)展現(xiàn)狀12
• 1.2.2 光伏發(fā)電短期功率預(yù)測模型的研究現(xiàn)狀12-14
• 1.3 論文的研究內(nèi)容及組織結(jié)構(gòu)14-15
• 第2章 光伏發(fā)電系統(tǒng)的特性分析15-22
• 2.1 光伏發(fā)電的原理15-16
• 2.2 光伏發(fā)電系統(tǒng)的組成16-17
• 2.3 光伏發(fā)電功率特性分析17-20
• 2.3.1 輻照強(qiáng)度對輸出功率的影響17-19
• 2.3.2 日類型對輸出功率的影響19
• 2.3.3 季節(jié)類型對輸出功率的影響19-20
• 2.3.4 溫度對輸出功率的影響20
• 2.4 本章小結(jié)20-22
• 第3章 基于LM改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測光伏發(fā)電系統(tǒng)輸出功率22-35
• 3.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本知識22-28
• 3.1.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)22-26
• 3.1.2 改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)26-28
• 3.2 相似日選擇法28
• 3.3 光伏發(fā)電系統(tǒng)短期功率預(yù)測28-34
• 3.3.1 預(yù)測模型輸入變量的篩選29
• 3.3.2 基于LM改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型功率預(yù)測29-33
• 3.3.3 預(yù)測結(jié)果分析33-34
• 3.4 本章小結(jié)34-35
• 第4章 基于Bootstrap方法的光伏發(fā)電系統(tǒng)輸出功率的區(qū)間預(yù)測35-44
• 4.1 區(qū)間預(yù)測的介紹35-37
• 4.2 Bootstrap方法37-38
• 4.3 基于Bootstrap方法的功率區(qū)間預(yù)測38-43
• 4.3.1 區(qū)間預(yù)測39-40
• 4.3.2 評價性能及實驗結(jié)果分析40-43
• 4.4 本章小結(jié)43-44
• 第5章 并網(wǎng)型光伏發(fā)電短期功率預(yù)測系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)44-62
• 5.1 系統(tǒng)設(shè)計44-49
• 5.1.1 體系結(jié)構(gòu)設(shè)計44-45
• 5.1.2 系統(tǒng)模塊設(shè)計45-46
• 5.1.3 數(shù)據(jù)庫設(shè)計46-49
• 5.2 系統(tǒng)實現(xiàn)相關(guān)技術(shù)49-51
• 5.2.1 SSH框架49
• 5.2.2 Java調(diào)用Matlab實現(xiàn)算法49-50
• 5.2.3 導(dǎo)出Word報告50-51
• 5.3 數(shù)據(jù)管理51-55
• 5.3.1 功率數(shù)據(jù)管理51-53
• 5.3.2 氣象數(shù)據(jù)管理53-55
• 5.4 基于LM改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)功率預(yù)測55-58
• 5.4.1 預(yù)測參數(shù)設(shè)置55-56
• 5.4.2 預(yù)測結(jié)果查看56-57
• 5.4.3 誤差分析57
• 5.4.4 導(dǎo)出Word報告57-58
• 5.5 基于Bootstrap方法功率區(qū)間預(yù)測58-61
• 5.5.1 預(yù)測參數(shù)設(shè)置58-59
• 5.5.2 預(yù)測結(jié)果查看59-60
• 5.5.3 誤差分析60
• 5.5.4 導(dǎo)出Word報告60-61
• 5.6 本章小結(jié)61-62
• 第6章 結(jié)論與展望62-64
• 6.1 本文工作總結(jié)62
• 6.2 未來工作及展望62-64
• 參考文獻(xiàn)64-67
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其他成果67-68
• 致謝68

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5 特約記者 牛獻(xiàn)力　通訊員 王麗英;晶澳公司捐贈光伏發(fā)電系統(tǒng)[N];中國化工報;2011年

6 記者 劉霞;美研制新式太陽能熱光伏發(fā)電系統(tǒng)[N];科技日報;2014年

7 本報記者　 戈曉芳 見習(xí)記者 于洋;廣東最大戶用光伏發(fā)電系統(tǒng)亮相[N];廣東建設(shè)報;2006年

8 記者 王瑩　特約通訊員 劉孟君;我市首座太陽能光伏發(fā)電系統(tǒng)正式并網(wǎng)發(fā)電[N];廊坊日報;2010年

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本文編號：792362