本文關鍵詞： 光伏發(fā)電 功率 短期預測 BP神經(jīng)網(wǎng)絡　出處：《東北大學》2014年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：由于光伏發(fā)電功率具有波動性和間歇性,大規(guī)模光伏發(fā)電系統(tǒng)并網(wǎng)會對電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行造成不利的影響。因此,光伏發(fā)電功率短期預測有利于電力系統(tǒng)調(diào)度部門實時調(diào)度和常規(guī)能源的發(fā)電規(guī)劃,減輕光伏發(fā)電系統(tǒng)接入對電網(wǎng)的不利影響,保證電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運行。本文首先介紹了光伏發(fā)電的背景及意義以及光伏發(fā)電功率預測的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀。描述了光伏發(fā)電系統(tǒng),分析了常見的光伏發(fā)電短期功率預測方案,概括了預測的評價指標。在傳統(tǒng)的預測方案中,只考慮了太陽輻射強度、環(huán)境溫度以及風速對光伏發(fā)電功率的影響,采用單一模型進行預測,導致了預測精度不高。本文驗證并分析了單個氣象因素和天氣類型對光伏發(fā)電功率的影響。經(jīng)研究分析發(fā)現(xiàn),光伏發(fā)電功率的氣象影響因素具有多樣性,濕度、能見度等氣象因素對光伏發(fā)電功率的影響也是不容忽視的。在不同天氣類型下,氣象因素對光伏發(fā)電功率的影響程度是不相同的,采用單一模型對光伏發(fā)電功率進行預測,難以適應復雜多變的天氣狀況。針對傳統(tǒng)的預測模型只考慮太陽輻射強度、環(huán)境溫度和風速對光伏發(fā)電功率的影響,采用單一預測模型預測精度較低的問題,本文提出了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的光伏發(fā)電短期功率預測方案,利用了改進的BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法,采用多模型對光伏發(fā)電功率進行短期預測,并充分考慮了光伏發(fā)電功率的氣象影響因素。最后,對基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的光伏發(fā)電功率短期預測方案進行了預測評價。根據(jù)光伏發(fā)電系統(tǒng)實例,分別對光伏發(fā)電功率短期預測模型進行了訓練和測試,并進行了誤差分析。預測結果表明,充分考慮了諸多氣象影響因素的模型的預測精度有了較大的提高。多模型的天氣預測方案較單一模型的預測方案在預測精度方面有了較大的提高,該預測模型還解決了基于傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法的預測模型迭代次數(shù)高、收斂時間長的問題。
[Abstract]:In this paper , the influence of solar radiation intensity , ambient temperature and wind speed on the power of photovoltaic power generation is forecasted .

【學位授予單位】：東北大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TM615;TP183

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本文編號：1507650