本文關鍵詞：基于組合模型的光伏發(fā)電功率短期預測技術研究

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【摘要】：隨著科技的發(fā)展和人類社會的進步,可再生能源的需求日趨增加,光伏發(fā)電得到了迅速的發(fā)展;然而,光伏發(fā)電受到溫度、光照強度、風速、地理位置等諸多因素的影響,導致其電能的輸出具有很大的隨機波動性和不可預知性;此種特性在光伏發(fā)電系統(tǒng)并入大電網時會對電網造成一定的沖擊,也不利于電能調度部門做出安排。因此對光伏發(fā)電系統(tǒng)的功率提前做出預測顯得非常重要。本文主要研究了光伏功率預測技術的研究現(xiàn)狀和存在的問題,針對單一模型運用于功率預測時預測精度很難滿足要求的問題,提出將指數(shù)平滑法和馬爾可夫鏈引入到灰色模型中,分別建立基于指數(shù)平滑的灰色預測模型和基于灰色-馬爾可夫鏈的統(tǒng)計組合預測模型;將這兩種組合預測模型應于實際的光伏發(fā)電系統(tǒng)輸出功率的預測,得到了理想的預測結果。另外,在指數(shù)平滑模型建立的過程中,針對經驗法主觀性太強的缺點,應用誤差試算法對平滑系數(shù)進行最優(yōu)選擇,這將有利于模型預測精度的提高。本文研究內容包括光伏發(fā)電系統(tǒng)的發(fā)電原理和光伏發(fā)電系統(tǒng)的分類,并對光伏發(fā)電輸出功率的影響因素進行了分析;對光伏發(fā)電功率短期預測技術進行研究和探討;研究了輻照強度的一般預測方法。并著重分析了指數(shù)平滑、灰色GM(1,1)模型和馬爾可夫鏈模型的建模原理。通過實例驗證,本文所提出的組合模型在用于光伏功率預測時,預測精度相對于單一模型的預測精度有了進一步的提高,具有一定的可行性和可靠性,而且所提組合預測模型可以避免復雜的輻照預測和氣象因素分析,具有簡便易行的特點。
【學位授予單位】：中原工學院
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TM615

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本文編號：1241147