本文選題：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　切入點(diǎn)：預(yù)測(cè)方法　出處：《安徽理工大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：隨著世界經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展,我們需求的能源越來越多,在化石能源的逐漸短缺和環(huán)境保護(hù)雙重壓力下,能重復(fù)利用的清潔能源在發(fā)電系統(tǒng)中占據(jù)的比例越來越大。太陽能以其自身的很多優(yōu)點(diǎn)受到社會(huì)的大力矚目,光伏發(fā)電也成為一種可重復(fù)利用的發(fā)電形式。由于,光伏功率發(fā)電存在著不確定性和間歇性等缺點(diǎn),給大范圍的光伏發(fā)電并網(wǎng)運(yùn)行帶來了很高的難度,使其影響發(fā)電系統(tǒng)的安全、可靠、經(jīng)濟(jì)的運(yùn)行。因此,精確預(yù)測(cè)光伏發(fā)電功率有其重要的現(xiàn)實(shí)意義和指導(dǎo)意義。本文是將光伏發(fā)電的短期預(yù)測(cè)功率作為研究對(duì)象的,通過分析影響光伏發(fā)電短期功率的因素,建立準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)模型,研究了光伏發(fā)電系統(tǒng)的短期功率預(yù)測(cè)。大部分的研究成果都是在一定的條件下完成的,本文首先分析了光伏發(fā)電的國內(nèi)外現(xiàn)狀,其次介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一些理論基礎(chǔ)、組成結(jié)構(gòu)、分類情況。在大量閱讀國內(nèi)外文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,總結(jié)了一些典型的預(yù)測(cè)方法和預(yù)測(cè)模型。本文分析了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型優(yōu)缺點(diǎn),提出了基于改進(jìn)型的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分布式光伏發(fā)電短期功率的預(yù)測(cè)方法。在大量歷史數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練,模型的預(yù)測(cè)結(jié)果證明論文中提出的光伏發(fā)電短期預(yù)測(cè)功率的預(yù)測(cè)方法是正確的、可行的。本文的研究為光伏發(fā)電系統(tǒng)的大量運(yùn)行提供了理論依據(jù),可以提高光伏并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)的預(yù)測(cè)精度,幫助電力部門制定詳細(xì)的發(fā)電和調(diào)度計(jì)劃,以提高電力發(fā)電的運(yùn)行穩(wěn)定性。
[Abstract]:With the rapid development of the world economy, we need more and more energy. Under the pressure of fossil energy shortage and environmental protection, Renewable clean energy accounts for more and more of the power generation system. Solar energy has attracted great attention of society for its many advantages. Photovoltaic power generation has become a form of renewable power generation. There are some disadvantages in photovoltaic power generation, such as uncertainty and intermittency, which bring high difficulty to the grid-connected operation of large-scale photovoltaic power generation, and make it affect the safe, reliable and economical operation of the power generation system. Accurate prediction of photovoltaic power generation has important practical significance and guiding significance. In this paper, the short-term predictive power of photovoltaic generation is taken as the research object, and an accurate prediction model is established by analyzing the factors affecting the short-term power of photovoltaic generation. The short-term power prediction of photovoltaic power generation system is studied. Most of the research results are completed under certain conditions. Firstly, the present situation of photovoltaic power generation at home and abroad is analyzed, and then some theoretical bases of neural network are introduced. On the basis of reading a lot of literature at home and abroad, some typical prediction methods and models are summarized. The advantages and disadvantages of artificial neural network prediction model are analyzed in this paper. Based on the improved BP neural network, the short-term power prediction method of distributed photovoltaic power generation is proposed, and the neural network model is trained on the basis of a large number of historical data. The prediction results of the model prove that the short-term power prediction method proposed in this paper is correct and feasible. The research in this paper provides a theoretical basis for a large number of photovoltaic power generation systems. It can improve the prediction accuracy of grid-connected photovoltaic power generation system and help the power sector to formulate detailed generation and scheduling plans to improve the operational stability of power generation.
【學(xué)位授予單位】：安徽理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP183;TM615

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