本文選題：光伏微網(wǎng)　切入點(diǎn)：發(fā)電預(yù)測　出處：《可再生能源》2014年12期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：以光伏微網(wǎng)儲能系統(tǒng)為研究對象,提出一種融入光伏發(fā)電與負(fù)荷預(yù)測技術(shù)的儲能系統(tǒng)模糊控制策略。該方案考慮了光伏輸出功率隨天氣條件變化的隨機(jī)性,建立了光伏短期功率預(yù)測最小二乘支持向量機(jī)(LSSVM)模型;考慮電力負(fù)荷影響因素的多樣性與不確定性,基于灰色關(guān)聯(lián)度(GRA)建立了電力負(fù)荷LS-SVM預(yù)測模型;考慮建立在偏遠(yuǎn)地區(qū)的微網(wǎng)系統(tǒng),因分布式電源上網(wǎng)造成電能質(zhì)量下降和電能傳輸過程的浪費(fèi),建立儲能系統(tǒng)模糊控制策略,以確定電能最優(yōu)分配及就地消納,以保證系統(tǒng)能源利用效率。根據(jù)算例分析表明,該控制方案不僅可準(zhǔn)確預(yù)測光伏微網(wǎng)能量,而且可提高儲能系統(tǒng)運(yùn)行效率,降低電能傳輸過程中線路損耗以及對電網(wǎng)電能質(zhì)量的影響。
[Abstract]:Taking the photovoltaic microgrid energy storage system as the research object, this paper presents a fuzzy control strategy for the energy storage system incorporating photovoltaic generation and load forecasting technology. The randomness of the photovoltaic output power varies with the weather conditions is considered in this scheme. The least square support vector machine (LSSVM) model of photovoltaic short-term power prediction is established, and the LS-SVM forecasting model of power load is established based on grey correlation degree (gra) considering the diversity and uncertainty of power load factors. Considering the microgrid system in remote area, the fuzzy control strategy of energy storage system is established to determine the optimal distribution and local absorption of energy due to the decline of power quality caused by distributed power access and the waste of power transmission process. In order to ensure the energy utilization efficiency of the system, the example analysis shows that the control scheme can not only accurately predict the energy of photovoltaic microgrid, but also improve the efficiency of energy storage system. To reduce the line loss and the influence on power quality in the process of power transmission.
【作者單位】： 華北電力大學(xué)自動(dòng)化系;內(nèi)蒙古電力科學(xué)研究院;
【基金】：河北省自然科學(xué)基金(F2011502001)
【分類號】：TM615

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號：1561525