在傳統(tǒng)化石能源日漸短缺和環(huán)境保護(hù)要求日益提高的雙重壓力下，可再生清潔能源發(fā)電在電力行業(yè)中所占的比重越來越高，其中太陽能發(fā)電已成為一種重要的發(fā)電形式。隨著光伏裝機(jī)容量的不斷擴(kuò)大，光伏發(fā)電輸出功率的精確預(yù)測有助于電力調(diào)度部門統(tǒng)籌安排調(diào)度計(jì)劃，對保障電網(wǎng)安全、降低電網(wǎng)運(yùn)營成本有著重要意義。針對光伏電站輸出功率預(yù)測精度不高的問題，提出用小波理論和極限學(xué)習(xí)機(jī)預(yù)測太陽輻照度，再將預(yù)測得到的太陽輻照度作為輸入，使用基于相似日和廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法對輸出功率進(jìn)行預(yù)測研究。 通過分析影響光伏發(fā)電輸出功率的各個(gè)輸入因素，選取太陽輻照度作為主要因素。為了精確地預(yù)測光伏輸出功率，先對太陽輻照度進(jìn)行預(yù)測。建立了基于小波分解和極限學(xué)習(xí)機(jī)算法的太陽輻照度預(yù)測模型。對太陽輻照度的歷史時(shí)間序列進(jìn)行三層小波分解，分解出太陽輻照度時(shí)間序列中的高頻分量和低頻分量，并運(yùn)用極限學(xué)習(xí)機(jī)算法分別對各分量進(jìn)行預(yù)測，把各預(yù)測結(jié)果通過小波重構(gòu)得到最終的太陽輻照度預(yù)測值。 在得到太陽輻照度預(yù)測值的基礎(chǔ)上，預(yù)測光伏輸出功率值。選取太陽輻照度和溫度、濕度的關(guān)鍵部分作為特征向量并進(jìn)行合理的預(yù)處理，根據(jù)文中給出的改進(jìn)相似日算法選取與預(yù)測日具有高相似性的訓(xùn)練樣本集，建立了基于改進(jìn)相似日算法和廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏電站功率預(yù)測模型。使用已選取的相似日樣本集訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，預(yù)測次日7:00~19:00之間分辨率為15min的功率值。 以甘肅省某并網(wǎng)型光伏電站的實(shí)測數(shù)據(jù)為例，用MATLAB仿真軟件對光伏電站的太陽輻照度和輸出功率進(jìn)行預(yù)測仿真分析。同物理原理預(yù)測法和傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測法比較，基于小波分解和極限學(xué)習(xí)機(jī)的太陽輻照度預(yù)測、基于改進(jìn)相似日算法和廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出功率預(yù)測方法提高了預(yù)測精度，該預(yù)測方法是可行的。
【學(xué)位授予單位】：蘭州交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TM615

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1581565