并網(wǎng)型光伏發(fā)電短期功率預(yù)測(cè)的研究與應(yīng)用
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更多相關(guān)文章: 光伏發(fā)電 短期功率預(yù)測(cè) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 區(qū)間預(yù)測(cè) Bootstrap方法
【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(shí),也面臨著能源危機(jī)與環(huán)境污染等嚴(yán)峻考驗(yàn)。太陽(yáng)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(yáng)能光伏發(fā)電已經(jīng)成為太陽(yáng)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(guó)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(yáng)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(dòng)性的特點(diǎn)。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(cè)。目前,光伏發(fā)電系統(tǒng)短期功率的預(yù)測(cè)方法主要有間接預(yù)測(cè)法與直接預(yù)測(cè)法兩種,其中比較典型的直接預(yù)測(cè)方法有基于支持向量機(jī)回歸的預(yù)測(cè)模型、基于馬爾科夫鏈的預(yù)測(cè)模型、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)模型等;贐P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)模型因其具有很強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力、組織性、容錯(cuò)性等優(yōu)點(diǎn),已成為光伏發(fā)電系統(tǒng)輸出功率預(yù)測(cè)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(duì)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(cè)模型,在預(yù)測(cè)精度和訓(xùn)練收斂速度方面得到了提升。同時(shí),在對(duì)歷史功率數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選,獲得預(yù)測(cè)模型輸入數(shù)據(jù)的過程中采用了相似日計(jì)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(cè)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(cè)不僅要給出確定的預(yù)測(cè)值,還應(yīng)該對(duì)預(yù)測(cè)值包含的風(fēng)險(xiǎn)做出合理的評(píng)估。針對(duì)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(jì)方法,利用Bootstrap方法構(gòu)造短期光伏功率預(yù)測(cè)區(qū)間;趯(shí)際數(shù)據(jù)的測(cè)試結(jié)果表明,相比傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)方法,基于Bootstrap方法的功率區(qū)間預(yù)測(cè)可有效刻畫短期光伏發(fā)電功率的變動(dòng)特征。最后,結(jié)合本文的研究成果,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)系統(tǒng)。主要包括四個(gè)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(cè)和基于Bootstrap方法功率區(qū)間預(yù)測(cè)。
【關(guān)鍵詞】:光伏發(fā)電 短期功率預(yù)測(cè) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 區(qū)間預(yù)測(cè) Bootstrap方法
【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;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(guó)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(cè)模型的研究現(xiàn)狀12-14
- 1.3 論文的研究?jī)?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(duì)輸出功率的影響17-19
- 2.3.2 日類型對(duì)輸出功率的影響19
- 2.3.3 季節(jié)類型對(duì)輸出功率的影響19-20
- 2.3.4 溫度對(duì)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(cè)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(shí)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(cè)28-34
- 3.3.1 預(yù)測(cè)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(cè)29-33
- 3.3.3 預(yù)測(cè)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(cè)35-44
- 4.1 區(qū)間預(yù)測(cè)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(cè)38-43
- 4.3.1 區(qū)間預(yù)測(cè)39-40
- 4.3.2 評(píng)價(jià)性能及實(shí)驗(yàn)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(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)44-62
- 5.1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)44-49
- 5.1.1 體系結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)44-45
- 5.1.2 系統(tǒng)模塊設(shè)計(jì)45-46
- 5.1.3 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)46-49
- 5.2 系統(tǒng)實(shí)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(shí)現(xiàn)算法49-50
- 5.2.3 導(dǎo)出Word報(bào)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(cè)55-58
- 5.4.1 預(yù)測(cè)參數(shù)設(shè)置55-56
- 5.4.2 預(yù)測(cè)結(jié)果查看56-57
- 5.4.3 誤差分析57
- 5.4.4 導(dǎo)出Word報(bào)告57-58
- 5.5 基于Bootstrap方法功率區(qū)間預(yù)測(cè)58-61
- 5.5.1 預(yù)測(cè)參數(shù)設(shè)置58-59
- 5.5.2 預(yù)測(cè)結(jié)果查看59-60
- 5.5.3 誤差分析60
- 5.5.4 導(dǎo)出Word報(bào)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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,本文編號(hào):792362
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