本文關(guān)鍵詞：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏微網(wǎng)發(fā)電量預(yù)測研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著現(xiàn)代社會對能源的需求日趨增強(qiáng),能源危機(jī)和環(huán)境污染問題也日趨嚴(yán)峻。太陽能光伏發(fā)電能源因其可再生、清潔、環(huán)保等優(yōu)點受到世界各國高度重視。然而,光伏發(fā)電系統(tǒng)具有隨機(jī)性、周期性和不穩(wěn)定性等自身發(fā)電特性,電力系統(tǒng)是一個即時平衡系統(tǒng),光伏發(fā)電系統(tǒng)的發(fā)電特性導(dǎo)致其并入大電網(wǎng)后,會對大電網(wǎng)造成沖擊,給大電網(wǎng)的穩(wěn)定運行帶來很多不必要的問題。對于大規(guī)模光伏發(fā)電系統(tǒng)并網(wǎng)時,精確的光伏發(fā)電功率預(yù)測是有效減緩不利影響的重要前提,所以對于光伏發(fā)電系統(tǒng)的發(fā)電量預(yù)測研究就有了很重要的現(xiàn)實意義和應(yīng)用價值。本文首先對光伏電池的發(fā)電工作原理進(jìn)行闡述；然后介紹光伏發(fā)電系統(tǒng)的基本組成和各種光伏發(fā)電系統(tǒng)的分類,并介紹了安徽工程大學(xué)110KW光伏微網(wǎng)系統(tǒng)的光伏發(fā)電系統(tǒng)基本結(jié)構(gòu)；然后分析光伏發(fā)電系統(tǒng)發(fā)電功率的輸出特性,選取了太陽輻射強(qiáng)度、環(huán)境溫度和綜合天氣類型作為影響光伏發(fā)電系統(tǒng)發(fā)電量的主要因素,為建立發(fā)電量預(yù)測模型做好準(zhǔn)備。本文先后提出了兩種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型；首先是提出了小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測模型,并針對BP算法收斂速度慢、易陷入局部極值等缺陷,提出了附加動量項-自適應(yīng)改變學(xué)習(xí)率的改進(jìn)BP算法；然后,針對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)值、閾值盲目選取,隨機(jī)性較大,導(dǎo)致收斂速度慢且極易陷入局部極值,提出了基于遺傳算法和模擬退火粒子群算法組合優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測模型。最后,利用安徽工程大學(xué)光伏微網(wǎng)系統(tǒng)數(shù)據(jù),在MATLAB編程環(huán)境下,對建立的預(yù)測模型進(jìn)行實驗仿真。預(yù)測結(jié)果表明所提模型及算法具有較高的預(yù)測精度和收斂速度。
【關(guān)鍵詞】：光伏微網(wǎng)系統(tǒng) 發(fā)電量預(yù)測 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 改進(jìn)BP算法 遺傳算法 模擬退火粒子群算法
【學(xué)位授予單位】：安徽工程大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TM615;TP183
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-12
• 第1章 緒論12-20
• 1.1 光伏微網(wǎng)發(fā)電的研究背景與意義12-14
• 1.1.1 環(huán)境與能源危機(jī)問題12-13
• 1.1.2 課題的研究的目的及意義13-14
• 1.2 國內(nèi)外研究狀況14-19
• 1.2.1 光伏發(fā)電產(chǎn)業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀14-16
• 1.2.2 光伏微網(wǎng)系統(tǒng)發(fā)電量預(yù)測方法的研究現(xiàn)狀16-19
• 1.3 本文主要研究內(nèi)容19-20
• 第2章 光伏微網(wǎng)系統(tǒng)與輸出功率特性分析20-33
• 2.1 光伏電池的工作原理20-22
• 2.2 光伏發(fā)電系統(tǒng)22-25
• 2.2.1 光伏發(fā)電系統(tǒng)的組成22-24
• 2.2.2 光伏發(fā)電系統(tǒng)的分類24-25
• 2.3 安微工程大學(xué)光伏微網(wǎng)系統(tǒng)25-26
• 2.4 光伏微網(wǎng)發(fā)電功率特性分析26-31
• 2.4.1 太陽輻射強(qiáng)度對發(fā)電功率的影響27-29
• 2.4.2 溫度對發(fā)電功率的影響29-30
• 2.4.3 綜合天氣狀況對發(fā)電功率的影響30-31
• 2.5 本章小結(jié)31-33
• 第3章 基于改進(jìn)BP算法的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)光伏徽網(wǎng)發(fā)電量預(yù)測模型33-46
• 3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)33-37
• 3.1.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型33-36
• 3.1.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在的問題36-37
• 3.2 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)37-42
• 3.2.1 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)形式38-39
• 3.2.2 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點39-40
• 3.2.3 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法40-42
• 3.3 改進(jìn)BP算法的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型設(shè)計42-44
• 3.3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理42
• 3.3.2 預(yù)測模型結(jié)構(gòu)42-44
• 3.4 本章小結(jié)44-46
• 第4章 基于GA-SAPSO優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏微網(wǎng)發(fā)電量預(yù)測模型46-56
• 4.1 遺傳算法46-48
• 4.1.1 遺傳算法的基本原理46-48
• 4.1.2 遺傳算法的特點48
• 4.2 模擬退火粒子群算法48-52
• 4.2.1 模擬退火粒子群算法的基本原理49-51
• 4.2.2 模擬退火粒子群算法的特點51-52
• 4.3 GA-SAPAO優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型52-55
• 4.3.1 GA-SAPSO優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法52-54
• 4.3.2 預(yù)測結(jié)構(gòu)設(shè)計54-55
• 4.4 本章小結(jié)55-56
• 第5章 光伏微網(wǎng)系統(tǒng)發(fā)電量預(yù)測模型評估與結(jié)果分析56-62
• 5.1 預(yù)測模型評估56
• 5.2 預(yù)測結(jié)果分析56-61
• 5.3 本章小結(jié)61-62
• 第6章 結(jié)論與展望62-64
• 6.1 結(jié)論62-63
• 6.2 展望63-64
• 參考文獻(xiàn)64-69
• 攻讀學(xué)位期間取得的科研成果69-70
• 致謝70

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 王凡,孟立凡;關(guān)于使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推定操作者疲勞的研究[J];人類工效學(xué);2004年03期

2 常國任;李仁松;沈醫(yī)文;劉鋼;;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的直升機(jī)艦面系統(tǒng)效能評估[J];艦船電子工程;2007年03期

3 陳俊;;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用與展望[J];佛山科學(xué)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(自然科學(xué)版);2009年05期

4 許萬增;;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究及其應(yīng)用[J];國際技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究學(xué)報;1990年01期

5 張軍華;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)及其在軍用系統(tǒng)中的應(yīng)用[J];現(xiàn)代防御技術(shù);1992年04期

6 雷明,李作清,陳志祥,吳雅,楊叔子;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在預(yù)報控制中的應(yīng)用[J];機(jī)床;1993年11期

7 靳蕃;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其在鐵道科技中應(yīng)用的探討[J];鐵道學(xué)報;1993年02期

8 宋玉華，王啟霞;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷──神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在自動化領(lǐng)域里的應(yīng)用[J];中國儀器儀表;1994年03期

9 魏銘炎;國內(nèi)外神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的研究與應(yīng)用概況[J];電機(jī)電器技術(shù);1995年04期

10 王中賢，錢頌迪;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法在經(jīng)濟(jì)管理中的應(yīng)用[J];航天工業(yè)管理;1995年04期

中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 徐春玉;;基于泛集的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混沌性[A];1996中國控制與決策學(xué)術(shù)年會論文集[C];1996年

2 周樹德;王巖;孫增圻;孫富春;;量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[A];2003年中國智能自動化會議論文集（上冊）[C];2003年

3 羅山;張琳;范文新;;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和簡單規(guī)劃的識別融合算法[A];2009系統(tǒng)仿真技術(shù)及其應(yīng)用學(xué)術(shù)會議論文集[C];2009年

4 郭愛克;馬盡文;丁康;;序言(二)[A];1999年中國神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與信號處理學(xué)術(shù)會議論文集[C];1999年

5 鐘義信;;知識論:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新機(jī)遇——紀(jì)念中國神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)10周年[A];1999年中國神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與信號處理學(xué)術(shù)會議論文集[C];1999年

6 許進(jìn);保錚;;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與圖論[A];1999年中國神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與信號處理學(xué)術(shù)會議論文集[C];1999年

7 金龍;朱詩武;趙成志;陳寧;;數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)釋用預(yù)報應(yīng)用[A];1999年中國神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與信號處理學(xué)術(shù)會議論文集[C];1999年

8 田金亭;;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在中學(xué)生創(chuàng)造力評估中的應(yīng)用[A];第十二屆全國心理學(xué)學(xué)術(shù)大會論文摘要集[C];2009年

9 唐墨;王科俊;;自發(fā)展神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混沌特性研究[A];2009年中國智能自動化會議論文集（第七分冊）[南京理工大學(xué)學(xué)報（增刊）][C];2009年

10 張廣遠(yuǎn);萬強(qiáng);曹海源;田方濤;;基于遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法研究[A];第十二屆全國設(shè)備故障診斷學(xué)術(shù)會議論文集[C];2010年

中國重要報紙全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 美國明尼蘇達(dá)大學(xué)社會學(xué)博士 密西西比州立大學(xué)國家戰(zhàn)略規(guī)劃與分析研究中心資深助理研究員 陳心想;維護(hù)好創(chuàng)新的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件”[N];中國教師報;2014年

2 盧業(yè)忠;腦控電腦 驚世駭俗[N];計算機(jī)世界;2001年

3 葛一鳴 路邊文;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將大顯身手[N];中國紡織報;2003年

4 中國科技大學(xué)計算機(jī)系　邢方亮;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)挑戰(zhàn)人類大腦[N];計算機(jī)世界;2003年

5 記者 孫剛;“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”：打開復(fù)雜工藝“黑箱”[N];解放日報;2007年

6 本報記者 劉霞;美用DNA制造出首個人造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[N];科技日報;2011年

7 健康時報特約記者　 張獻(xiàn)懷;干細(xì)胞移植：修復(fù)受損的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[N];健康時報;2006年

8 劉力;我半導(dǎo)體神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)及應(yīng)用研究達(dá)國際先進(jìn)水平[N];中國電子報;2001年

9 ;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊邏輯[N];世界金屬導(dǎo)報;2002年

10 鄒麗梅 陳耀群;江蘇科大神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用研究通過鑒定[N];中國船舶報;2006年

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 楊旭華;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其在控制中的應(yīng)用研究[D];浙江大學(xué);2004年

2 李素芳;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的無線通信算法研究[D];山東大學(xué);2015年

3 石艷超;憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混沌性及幾類時滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的同步研究[D];電子科技大學(xué);2014年

4 王新迎;基于隨機(jī)映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多元時間序列預(yù)測方法研究[D];大連理工大學(xué);2015年

5 付愛民;極速學(xué)習(xí)機(jī)的訓(xùn)練殘差、穩(wěn)定性及泛化能力研究[D];中國農(nóng)業(yè)大學(xué);2015年

6 李輝;基于粒計算的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及集成方法研究[D];中國礦業(yè)大學(xué);2015年

7 王衛(wèi)蘋;復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)幾類同步控制策略研究及穩(wěn)定性分析[D];北京郵電大學(xué);2015年

8 張海軍;基于云計算的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并行實現(xiàn)及其學(xué)習(xí)方法研究[D];華南理工大學(xué);2015年

9 李艷晴;風(fēng)速時間序列預(yù)測算法研究[D];北京科技大學(xué);2016年

10 陳輝;多維超精密定位系統(tǒng)建模與控制關(guān)鍵技術(shù)研究[D];東南大學(xué);2015年

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 陳少吉;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)血壓預(yù)測研究與系統(tǒng)實現(xiàn)[D];華南理工大學(xué);2015年

2 張韜;幾類時滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性分析[D];渤海大學(xué);2015年

3 邵雪瑩;幾類時滯不確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性分析[D];渤海大學(xué);2015年

4 胡婷;改進(jìn)QGA-BP模型及其在彌苴河總氮量預(yù)測中的應(yīng)用[D];昆明理工大學(xué);2015年

5 劉俊輝;基于數(shù)據(jù)清洗方法的河道水位預(yù)測研究[D];昆明理工大學(xué);2015年

6 劉波;短期風(fēng)電功率預(yù)測方法研究[D];南京信息工程大學(xué);2015年

7 蔡邦宇;人臉識別中單次ERP時空特征分析及其快速檢索的應(yīng)用[D];浙江大學(xué);2015年

8 鄭川;垃圾評論檢測算法的研究[D];西南交通大學(xué);2015年

9 李菊;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在房地產(chǎn)批量評估中的應(yīng)用研究[D];昆明理工大學(xué);2015年

10 馬亮;降水點分類預(yù)測方法研究[D];中國地質(zhì)大學(xué)(北京);2015年

  本文關(guān)鍵詞：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏微網(wǎng)發(fā)電量預(yù)測研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：439322