【摘要】：光伏并網(wǎng)發(fā)電作為太陽(yáng)能的主要使用方式,得到世界各國(guó)的大力扶持,發(fā)展迅猛,雖然國(guó)內(nèi)外在光伏并網(wǎng)發(fā)電方面的研究已經(jīng)取得很多成果,但是在一些關(guān)鍵性的技術(shù)方面,依然有很多問(wèn)題有待解決。電網(wǎng)里如果含有并網(wǎng)光伏發(fā)電單元,必須要充分考慮其發(fā)電不確定性、間斷性對(duì)電網(wǎng)的影響。本文調(diào)研了江蘇地區(qū)并網(wǎng)光伏電站,分析了典型光伏電站的運(yùn)行特性,深入研究江蘇地區(qū)光伏電站出力規(guī)律。首先研究單一光伏電站出力特性,包括不同天氣下日有功出力特性,出力波動(dòng)特性,出力概率分布特性,最大出力時(shí)間分布特性,出力波動(dòng)的隨機(jī)分布特性,同一光伏電站在不同時(shí)間尺度下的出力相關(guān)性分析和單一光伏電站接入電網(wǎng)對(duì)配電網(wǎng)電壓的影響。接著研究多光伏電站的出力特性,出力相關(guān)性及對(duì)電網(wǎng)電壓的影響,以及光伏單元并網(wǎng)后電網(wǎng)電壓越限的問(wèn)題。接著提出準(zhǔn)確的光伏預(yù)測(cè)可以解決光伏并網(wǎng)給電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行帶來(lái)的不利影響。本文在發(fā)電預(yù)測(cè)部分,首先介紹了幾種常見(jiàn)的預(yù)測(cè)方法,然后提出組合預(yù)測(cè)方法。本文的組合預(yù)測(cè)方法是基于方差-協(xié)方差的組合預(yù)測(cè)方法,先分別介紹本文組合預(yù)測(cè)方法中需要用到的三個(gè)單一預(yù)測(cè)法：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)方法、基于馬爾可夫鏈的預(yù)測(cè)方法、基于相似日和最小二乘支持向量機(jī)的光伏發(fā)電預(yù)測(cè)。最后介紹基于方差一協(xié)方差的組合預(yù)測(cè)方法。本文的組合預(yù)測(cè)方法需要建立在三種單一預(yù)測(cè)方法的結(jié)果上來(lái)確定權(quán)重系數(shù)。因此在針對(duì)徐州協(xié)鑫光伏電站的工程預(yù)測(cè)實(shí)例部分,本文先采用三種單一預(yù)測(cè)法進(jìn)行預(yù)測(cè),最后結(jié)合單一預(yù)測(cè)的結(jié)果確立組合預(yù)測(cè)權(quán)重系數(shù),采用基于方差一協(xié)方差的組合預(yù)測(cè)法得到組合預(yù)測(cè)值。通過(guò)對(duì)比三種單一算法和組合預(yù)測(cè)算法的平均誤差,可以看出組合預(yù)測(cè)法更加準(zhǔn)確。
[Abstract]:Photovoltaic grid-connected power generation as the main use of solar energy, has been vigorously supported by countries around the world, rapid development, although domestic and foreign research in photovoltaic grid-connected power generation has made a lot of achievements, but in some key technology, There are still many problems to be solved. If there are grid-connected photovoltaic units in the power grid, it is necessary to take full account of the uncertainty of its generation and the intermittent impact on the grid. This paper investigates the grid-connected photovoltaic power stations in Jiangsu Province, analyzes the operation characteristics of typical photovoltaic power stations, and deeply studies the law of photovoltaic power generation in Jiangsu area. Firstly, the output characteristics of a single photovoltaic power plant are studied, including the characteristics of daily active power output, force fluctuation, force probability distribution, maximum force time distribution, and random distribution characteristics of output force fluctuation under different weather conditions. The correlation analysis of the output force of the same photovoltaic power plant at different time scales and the influence of a single photovoltaic power station on the distribution network voltage. Then, the characteristics of power generation of multi-photovoltaic power stations, the dependence of output force and its influence on grid voltage, as well as the problem of grid voltage exceeding limit after grid connection of photovoltaic units are studied. Then it is proposed that accurate photovoltaic prediction can solve the adverse effects of grid-connected photovoltaic network on the safe and stable operation of the grid. In the part of generation prediction, several common forecasting methods are introduced, and then combined forecasting methods are proposed. The combined forecasting method is based on variance-covariance. First, three single forecasting methods are introduced: artificial neural network forecasting method, Markov chain based forecasting method. Photovoltaic generation prediction based on similarity day and least squares support vector machine. Finally, the combined prediction method based on variance-covariance is introduced. The combined forecasting method in this paper needs to be based on the results of three single forecasting methods to determine the weight coefficient. Therefore, in view of Xuzhou Xiexin photovoltaic power station engineering forecast example part, this article first uses three kinds of single forecast method to carry on the forecast, finally unifies the single forecast result to establish the combination forecast weight coefficient, The combination prediction method based on variance-covariance is used to obtain the combined prediction value. By comparing the average error between the three single algorithms and the combined prediction algorithm, we can see that the combined prediction method is more accurate.
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TM615

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 許洪華;深圳1兆瓦并網(wǎng)光伏電站發(fā)電[J];太陽(yáng)能;2004年05期

2 張躍;馬勇剛;李自應(yīng);;云南德援光伏電站[J];太陽(yáng)能;2006年04期

3 ;發(fā)改委:中國(guó)將建設(shè)首個(gè)大型沙漠光伏電站[J];山東電力技術(shù);2008年06期

4 曾星;;國(guó)內(nèi)將興建首座普及型光伏電站[J];發(fā)電設(shè)備;2008年04期

5 章從福;;發(fā)改委稱(chēng)國(guó)家將在甘肅建首個(gè)大型沙漠光伏電站[J];半導(dǎo)體信息;2009年01期

6 ;山東省最大光伏電站將建成[J];山東電力高等專(zhuān)科學(xué)校學(xué)報(bào);2009年05期

7 ;我國(guó)第二批光伏電站特許權(quán)招標(biāo)最低價(jià)曝光[J];電源世界;2010年09期

8 ;國(guó)內(nèi)規(guī)模最大光伏電站年底發(fā)電[J];華東電力;2010年09期

9 ;國(guó)內(nèi)最大光伏電站在濟(jì)寧并網(wǎng)[J];青海電力;2010年03期

10 ;全球最大光伏電站項(xiàng)目已獲準(zhǔn)啟動(dòng)[J];可再生能源;2010年06期

相關(guān)會(huì)議論文 前10條

1 楊建;楊宇東;胡會(huì)永;史紅麗;;烏蘭并網(wǎng)光伏電站設(shè)計(jì)體會(huì)[A];2011建筑工程電氣技術(shù)文集[C];2011年

2 顧文;王紅星;徐敦彬;陳士軍;;光伏電站接入電網(wǎng)影響分析[A];第六屆電力工業(yè)節(jié)能減排學(xué)術(shù)研討會(huì)論文集[C];2011年

3 潘捷;任浩翰;戴成鴻;周彬;;上海崇明前衛(wèi)太陽(yáng)能光伏電站的運(yùn)行實(shí)踐和成果[A];新形勢(shì)下長(zhǎng)三角能源面臨的新挑戰(zhàn)和新對(duì)策——第八屆長(zhǎng)三角能源論壇論文集[C];2011年

4 許穎文;陸成;;分布式光伏電站的數(shù)據(jù)采集研究[A];第七屆電力工業(yè)節(jié)能減排學(xué)術(shù)研討會(huì)論文集[C];2012年

5 劉宏;李田珍;岳興華;;中德財(cái)政合作青海太陽(yáng)能項(xiàng)目光伏電站設(shè)計(jì)與運(yùn)行[A];第十屆中國(guó)太陽(yáng)能光伏會(huì)議論文集：迎接光伏發(fā)電新時(shí)代[C];2008年

6 陳祥;;基于機(jī)理模型的并網(wǎng)光伏電站實(shí)時(shí)效率分析[A];戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的培育和發(fā)展——首屆云南省科協(xié)學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2011年

7 陳祥;;基于機(jī)理模型的并網(wǎng)光伏電站實(shí)時(shí)效率分析[A];2011年云南電力技術(shù)論壇論文集（入選部分）[C];2011年

8 謝寧;羅安;馬伏軍;陳燕東;帥智康;;光伏電站與配電網(wǎng)諧波交互影響[A];分布式發(fā)電、智能微電網(wǎng)與電能質(zhì)量——第三屆全國(guó)電能質(zhì)量學(xué)術(shù)會(huì)議暨電能質(zhì)量行業(yè)發(fā)展論壇論文集[C];2013年

9 王民浩;謝小平;余榮祖;王霽雪;郭雁珩;易躍春;楊存龍;魏顯貴;李偉宏;原向陽(yáng);曹海濱;龐秀嵐;;光伏電站信息化管理系統(tǒng)研發(fā)[A];電力行業(yè)信息化優(yōu)秀成果集2013[C];2013年

10 陳祥;;大型并網(wǎng)光伏電站的設(shè)計(jì)與探討[A];2011年云南電力技術(shù)論壇論文集（入選部分）[C];2011年

相關(guān)重要報(bào)紙文章 前10條

1 王東芹　余寬平;大成硅1MW光伏電站項(xiàng)目獲批[N];鎮(zhèn)江日?qǐng)?bào);2010年

2 記者 胡義偉;中利科技光伏電站業(yè)務(wù)快速增長(zhǎng)[N];上海證券報(bào);2012年

3 記者 賈明;青海百兆瓦光伏電站集成技術(shù)研究取得新進(jìn)展[N];青海日?qǐng)?bào);2012年

4 王林;西班牙光伏商投資日本光伏電站[N];中國(guó)能源報(bào);2012年

5 李偉;中盛光電承建羅馬尼亞最大光伏電站[N];中國(guó)能源報(bào);2012年

6 本報(bào)記者 李曉輝;航天機(jī)電“瘦身”聚焦光伏電站建設(shè)[N];中國(guó)證券報(bào);2012年

7 記者 李釗;中國(guó)企業(yè)進(jìn)軍海外光伏電站市場(chǎng)[N];科技日?qǐng)?bào);2012年

8 記者 周建越;光伏電站建到加拿大[N];蘇州日?qǐng)?bào);2012年

9 記者 張旭東;光伏電站的“春天”也需謹(jǐn)慎[N];第一財(cái)經(jīng)日?qǐng)?bào);2012年

10 李瞧;江西晶科能源與國(guó)開(kāi)行建海外光伏電站[N];中國(guó)工業(yè)報(bào);2012年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前3條

1 李乃永;電網(wǎng)接納光伏電站并網(wǎng)運(yùn)行的適應(yīng)性及對(duì)策研究[D];山東大學(xué);2012年

2 楊明;大型光伏電站逆變器并網(wǎng)控制策略及穩(wěn)定性分析[D];重慶大學(xué);2014年

3 秦志龍;計(jì)及相關(guān)性的含風(fēng)電場(chǎng)和光伏電站電力系統(tǒng)可靠性評(píng)估[D];重慶大學(xué);2013年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 鐘寶華;太陽(yáng)能發(fā)電隨機(jī)生產(chǎn)模擬及其可信容量評(píng)估[D];華南理工大學(xué);2015年

2 王濤;光伏電站建設(shè)對(duì)靖邊縣土壤、植被的影響研究[D];西北農(nóng)林科技大學(xué);2015年

3 徐曉龍;基于LabVIEW的光伏電站數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)研究[D];陜西科技大學(xué);2015年

4 戴智慧;并網(wǎng)光伏電站的無(wú)功電壓控制研究[D];南京師范大學(xué);2015年

5 楊智琳;大型地面光伏電站發(fā)電系統(tǒng)監(jiān)測(cè)的研究[D];河北農(nóng)業(yè)大學(xué);2015年

6 趙蓓;大型光伏電站并網(wǎng)頻率控制策略研究[D];華北電力大學(xué);2015年

7 薛國(guó)斌;甘肅某100MW光伏電站接入系統(tǒng)方案研究[D];華北電力大學(xué);2015年

8 武曉寧;光伏電站功率性能分析與研究[D];華北電力大學(xué);2015年

9 扈聰;光伏電站監(jiān)控系統(tǒng)技術(shù)的研究[D];東華大學(xué);2011年

10 楊聰;含光伏電站的配電網(wǎng)可靠性研究[D];南昌大學(xué);2015年

，

本文編號(hào)：2336432