本文關(guān)鍵詞：并網(wǎng)光伏電站發(fā)電功率預(yù)測方法研究

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【摘要】：傳統(tǒng)化石能源正逐漸走向枯竭,核能發(fā)電也存在鈾廢料不易處理、投資成本大、難以應(yīng)對突發(fā)自然災(zāi)難等缺點。光伏發(fā)電具有污染小、能源利用率高及規(guī)模靈活等優(yōu)點得到大量的應(yīng)用。光伏電站發(fā)電效率受到天氣因素影響極大,由于天氣的不確定性,光伏電站的輸出功率存在波動性大,間歇性強(qiáng)等缺點,大規(guī)模光伏發(fā)電接入電網(wǎng)給電網(wǎng)調(diào)度管理帶來巨大挑戰(zhàn)。對光伏電站的發(fā)電量進(jìn)行短期預(yù)測可為電網(wǎng)調(diào)度提供數(shù)據(jù)支撐,降低光伏發(fā)電的隨機(jī)性對電網(wǎng)的沖擊,同時也可提高光伏的發(fā)電容量利用率,提高經(jīng)濟(jì)效益。本文在深入分析現(xiàn)有并網(wǎng)光伏電站發(fā)電功率預(yù)測方法的優(yōu)勢與不足之后,針對有歷史數(shù)據(jù)和無歷史數(shù)據(jù)兩種情況分別提出了基于相似時段和Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的并網(wǎng)光伏電站超短期預(yù)測模型和基于地外輻照度計算和天氣狀態(tài)識別模型的光伏電站超短期預(yù)測模型。并網(wǎng)光伏電站輸出功率的不穩(wěn)定主要源于天氣狀態(tài)的變化。按照中國國家氣象局制訂的天氣類型國家標(biāo)準(zhǔn),天氣狀態(tài)共有33種不同的類型。影響光伏電站出力特性的主要因素是云量,云量越高光伏電站的出力情況越差。本文根據(jù)云量多少將33種天氣類型劃分為3種廣義天氣類型。建立天氣狀態(tài)識別模型后可以將歷史數(shù)據(jù)按照天氣類型做分類處理,并可根據(jù)短期天氣預(yù)報快速識別預(yù)測日特定時段的天氣類型。天氣狀況、日期類型都比較相似的兩日被稱為相似日。使用相似日進(jìn)行預(yù)測最大的問題在于當(dāng)預(yù)測日的天氣類型發(fā)生變化時,相似日模型無法識別天氣類型的變化。針對相似日模型的缺點,本文提出了相似時段模型,將預(yù)測日和歷史日的數(shù)據(jù)均分為多段,建立相似時段數(shù)據(jù)庫,結(jié)合短期天氣預(yù)報,對預(yù)測日的時間段動態(tài)匹配出最佳的相似時段。相似時段模型可動態(tài)匹配預(yù)測日每一個時間段的相似時段,可以動態(tài)識別天氣類型的變化使得預(yù)測模型可以匹配到更好的歷史數(shù)據(jù)。本文提出了基于相似時段和Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏電站輸出功率超短期預(yù)測方法。根據(jù)實時天氣預(yù)報,動態(tài)預(yù)測一天中不同時間段的氣象情況,根據(jù)不同時間段的氣象預(yù)測情況匹配數(shù)據(jù)庫中的歷史數(shù)據(jù)。利用K折交叉驗證對Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行結(jié)構(gòu)優(yōu)化與參數(shù)整定,得到誤差最小模型。使用開放數(shù)據(jù)庫提供的數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真驗證并與傳統(tǒng)相似日模型進(jìn)行對比,結(jié)果表明該方法在一般天氣條件下提高了預(yù)測精準(zhǔn)性,在復(fù)雜天氣條件下可實時根據(jù)天氣狀態(tài)變化調(diào)整預(yù)測策略并大幅提高了預(yù)測精度。對于新建光伏電站以及缺乏歷史數(shù)據(jù)記錄的光伏電站,無法獲取歷史數(shù)據(jù)是一大難題,在沒有光伏電站歷史數(shù)據(jù)的情況下,本文提出了一種基于地外輻照度計算和天氣狀態(tài)識別模型的光伏電站超短期預(yù)測模型。根據(jù)天體運行規(guī)律及相關(guān)參數(shù),可得到指定地理位置,指定日期的指定時刻的地外輻照度的理論值G。結(jié)合天氣預(yù)報預(yù)測云層對太陽光的反射折射作用、考慮不同太陽能電池板轉(zhuǎn)化效率不同的因素后可得到該點的太陽能組件的輸出功率。使用開放數(shù)據(jù)庫提供的數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真驗證并與傳統(tǒng)相似日模型進(jìn)行對比,結(jié)果表明,在單一天氣條件下,預(yù)測結(jié)果準(zhǔn)確率低于有歷史數(shù)據(jù)的傳統(tǒng)方法;復(fù)雜天氣下,預(yù)測結(jié)果準(zhǔn)確率高于有歷史數(shù)據(jù)的傳統(tǒng)方法。
【關(guān)鍵詞】：光伏發(fā)電預(yù)測 相似時段 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TM615;TP183
【目錄】：

• 中文摘要3-5
• 英文摘要5-9
• 1 緒論9-16
• 1.1 研究背景9-10
• 1.2 光伏產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀10-12
• 1.2.1 世界光伏產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀10-11
• 1.2.2 世界各國支持光伏產(chǎn)業(yè)發(fā)展的配套措施11-12
• 1.2.3 中國支持光伏產(chǎn)業(yè)發(fā)展的配套措施12
• 1.3 研究意義12-13
• 1.4 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-14
• 1.5 本文的主要工作14-15
• 1.6 本章小結(jié)15-16
• 2 天氣識別和相似時段模型16-27
• 2.1 太陽能與太陽輻射16-18
• 2.1.1 太陽能16
• 2.1.2 太陽輻射16-18
• 2.2 光伏發(fā)電原理及光伏發(fā)電系統(tǒng)18-21
• 2.2.1 光伏發(fā)電原理18-19
• 2.2.2 光伏發(fā)電系統(tǒng)19-20
• 2.2.3 光伏發(fā)電技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域20-21
• 2.3 天氣21
• 2.4 天氣預(yù)報21-23
• 2.4.1 天氣預(yù)報發(fā)展歷史21-22
• 2.4.2 要素預(yù)報22
• 2.4.3 現(xiàn)代天氣預(yù)報步驟22-23
• 2.5 天氣狀態(tài)對地表輻射度的影響23
• 2.6 天氣類型識別模型23-24
• 2.7 相似時段模型24-26
• 2.7.1 相似日與相似時段24
• 2.7.2 歷史數(shù)據(jù)的分段處理24-25
• 2.7.3 相似度指標(biāo)25
• 2.7.4 相似時段的計算步驟25-26
• 2.8 本章小結(jié)26-27
• 3 基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏發(fā)電輸出功率超短期預(yù)測方法27-38
• 3.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)27
• 3.1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介27
• 3.1.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類27
• 3.2 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介27-28
• 3.3 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過程28-29
• 3.4 模型結(jié)構(gòu)選擇與參數(shù)優(yōu)化29
• 3.5 模型使用29-30
• 3.6 模型測試30-37
• 3.6.1 單一天氣狀態(tài)下的模型測試30-33
• 3.6.2 復(fù)雜天氣狀態(tài)下的模型測試33-37
• 3.7 本章小結(jié)37-38
• 4 基于輻照度計算的光伏發(fā)電輸出功率超短期預(yù)測方法38-50
• 4.1 地外輻照度的影響因素38-39
• 4.1.1 天文輻射的時空變化特點38
• 4.1.2 大氣逆輻射38-39
• 4.2 地外輻照度的計算方法39-40
• 4.3 由地外輻照度計算光伏電站輸出功率的方法40-42
• 4.4 模型檢驗42-49
• 4.4.1 單一天氣狀態(tài)下的模型測試42-45
• 4.4.2 復(fù)雜天氣狀態(tài)下的模型測試45-49
• 4.5 本章小結(jié)49-50
• 5 總結(jié)與展望50-52
• 5.1 總結(jié)50-51
• 5.2 展望51-52
• 致謝52-53
• 參考文獻(xiàn)53-56
• 附錄56

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：680214