基于PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏系統(tǒng)短期發(fā)電功率預(yù)測
發(fā)布時間:2021-08-26 12:47
伴隨著社會的不斷發(fā)展,用戶對用電量的需要不斷增加。太陽能屬于清潔能源,也是可再生能源,所以它用作發(fā)電用途便獲得了大量的關(guān)注。然而使用太陽能發(fā)電的弊端也暴露無遺,就像波動性和間歇性作為光伏發(fā)電出力的缺點,而且光伏電池存在著占地面積廣、轉(zhuǎn)化效率低等。如果將光伏發(fā)電并入主電網(wǎng)后,會對主電網(wǎng)造成強大的沖擊,對維持電網(wǎng)運行的穩(wěn)定性很不利。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。本文首先將光伏電池的基本結(jié)構(gòu)與它的工作原理進行闡述,然后展示了光伏發(fā)電系統(tǒng)的組成和光伏發(fā)電系統(tǒng)的分類,通過所搭建的太陽能電池模型,對光伏系統(tǒng)發(fā)電功率的主要影響因素(太陽日照強度、環(huán)境溫度、天氣類型)進行了研究,為建立發(fā)電量預(yù)測模型做好理論支撐。進而建立了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型,并詳細介紹了所建立的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的拓撲結(jié)構(gòu)、流程圖、網(wǎng)絡(luò)各層神經(jīng)元數(shù)量選擇及學(xué)習(xí)訓(xùn)練過程。但在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行預(yù)測的過程中,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)含有易陷入局部最優(yōu)以及收斂時間較長的缺點,為了克服這些不足,本文通過PSO算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的閾值與權(quán)值,建立了PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)...
【文章來源】:中原工學(xué)院河南省
【文章頁數(shù)】:64 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
光伏電池
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于ABC-SVM和PSO-RF的光伏微電網(wǎng)日發(fā)電功率組合預(yù)測方法研究[J]. 王小楊,羅多,孫韻琳,李超,李進. 太陽能學(xué)報. 2020(03)
[2]光伏電池最大功率點跟蹤研究綜述[J]. 付子義,張字遠. 電源技術(shù). 2019(12)
[3]隨機子空間集成下的GPR光伏發(fā)電預(yù)測方法[J]. 夏成希,李澤,劉暢,唐鵬. 計算機仿真. 2019(11)
[4]基于中長期風(fēng)電光伏預(yù)測的多能源電力系統(tǒng)合約電量分解模型[J]. 趙書強,胡利寧,田捷夫,許朝陽. 電力自動化設(shè)備. 2019(11)
[5]基于深度信念網(wǎng)絡(luò)的光伏電站短期發(fā)電量預(yù)測[J]. 趙亮,劉友波,余莉娜,劉俊勇. 電力系統(tǒng)保護與控制. 2019(18)
[6]基于PSO優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏發(fā)電量預(yù)測[J]. 李燕斌,萬亞寧,肖俊明,朱永勝,楊璐,李超,馬佳慧. 中原工學(xué)院學(xué)報. 2019(04)
[7]基于經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)光伏發(fā)電預(yù)測方法研究[J]. 孫祥晟,陳芳芳,賈鑒,陳浩,胡康飛. 電氣技術(shù). 2019(08)
[8]基于灰色-加權(quán)馬爾可夫鏈的光伏發(fā)電量預(yù)測[J]. 蔣峰,王宗耀,張鵬. 電力系統(tǒng)保護與控制. 2019(15)
[9]考慮空間相關(guān)性和天氣類型劃分的多光伏電站時間序列建模方法[J]. 王晶,黃越輝,李馳,項康利,林毅. 電網(wǎng)技術(shù). 2020(04)
[10]一種信息技術(shù)設(shè)備用光伏電池的設(shè)計[J]. 王建平. 電源技術(shù). 2019(05)
碩士論文
[1]分布式光伏電源并網(wǎng)對電能質(zhì)量的影響[D]. 毛忠浩.山東大學(xué) 2019
[2]分布式光伏發(fā)電系統(tǒng)及并網(wǎng)研究[D]. 葛萬鵬.山東大學(xué) 2019
[3]基于GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏電站短期發(fā)電功率預(yù)測[D]. 韋航宇.廣西大學(xué) 2019
[4]基于深度學(xué)習(xí)的光伏發(fā)電量預(yù)測模型研究[D]. 鄭強.華北電力大學(xué) 2019
[5]分布式光伏發(fā)電系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計[D]. 閆志浩.天津商業(yè)大學(xué) 2017
[6]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏微網(wǎng)發(fā)電量預(yù)測研究[D]. 黃超.安徽工程大學(xué) 2016
[7]并網(wǎng)型光伏電站發(fā)電量預(yù)測方法的研究[D]. 宋丹丹.遼寧工業(yè)大學(xué) 2016
[8]基于組合模型的光伏發(fā)電功率短期預(yù)測技術(shù)研究[D]. 張久菊.中原工學(xué)院 2015
本文編號:3364270
【文章來源】:中原工學(xué)院河南省
【文章頁數(shù)】:64 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
光伏電池
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于ABC-SVM和PSO-RF的光伏微電網(wǎng)日發(fā)電功率組合預(yù)測方法研究[J]. 王小楊,羅多,孫韻琳,李超,李進. 太陽能學(xué)報. 2020(03)
[2]光伏電池最大功率點跟蹤研究綜述[J]. 付子義,張字遠. 電源技術(shù). 2019(12)
[3]隨機子空間集成下的GPR光伏發(fā)電預(yù)測方法[J]. 夏成希,李澤,劉暢,唐鵬. 計算機仿真. 2019(11)
[4]基于中長期風(fēng)電光伏預(yù)測的多能源電力系統(tǒng)合約電量分解模型[J]. 趙書強,胡利寧,田捷夫,許朝陽. 電力自動化設(shè)備. 2019(11)
[5]基于深度信念網(wǎng)絡(luò)的光伏電站短期發(fā)電量預(yù)測[J]. 趙亮,劉友波,余莉娜,劉俊勇. 電力系統(tǒng)保護與控制. 2019(18)
[6]基于PSO優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏發(fā)電量預(yù)測[J]. 李燕斌,萬亞寧,肖俊明,朱永勝,楊璐,李超,馬佳慧. 中原工學(xué)院學(xué)報. 2019(04)
[7]基于經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)光伏發(fā)電預(yù)測方法研究[J]. 孫祥晟,陳芳芳,賈鑒,陳浩,胡康飛. 電氣技術(shù). 2019(08)
[8]基于灰色-加權(quán)馬爾可夫鏈的光伏發(fā)電量預(yù)測[J]. 蔣峰,王宗耀,張鵬. 電力系統(tǒng)保護與控制. 2019(15)
[9]考慮空間相關(guān)性和天氣類型劃分的多光伏電站時間序列建模方法[J]. 王晶,黃越輝,李馳,項康利,林毅. 電網(wǎng)技術(shù). 2020(04)
[10]一種信息技術(shù)設(shè)備用光伏電池的設(shè)計[J]. 王建平. 電源技術(shù). 2019(05)
碩士論文
[1]分布式光伏電源并網(wǎng)對電能質(zhì)量的影響[D]. 毛忠浩.山東大學(xué) 2019
[2]分布式光伏發(fā)電系統(tǒng)及并網(wǎng)研究[D]. 葛萬鵬.山東大學(xué) 2019
[3]基于GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏電站短期發(fā)電功率預(yù)測[D]. 韋航宇.廣西大學(xué) 2019
[4]基于深度學(xué)習(xí)的光伏發(fā)電量預(yù)測模型研究[D]. 鄭強.華北電力大學(xué) 2019
[5]分布式光伏發(fā)電系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計[D]. 閆志浩.天津商業(yè)大學(xué) 2017
[6]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏微網(wǎng)發(fā)電量預(yù)測研究[D]. 黃超.安徽工程大學(xué) 2016
[7]并網(wǎng)型光伏電站發(fā)電量預(yù)測方法的研究[D]. 宋丹丹.遼寧工業(yè)大學(xué) 2016
[8]基于組合模型的光伏發(fā)電功率短期預(yù)測技術(shù)研究[D]. 張久菊.中原工學(xué)院 2015
本文編號:3364270
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