并网光伏电站运行特性分析及发电预测
并网光伏电站运行特性分析及发电预测【摘要】:光伏并网发电作为太阳能的主要使用方式,得到世界各国的大力扶持,发展迅猛,虽然国内外在光伏并网发电方面的研究已经取得很多成果,但是在一些关
【学位授予单位】:东南大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TM615
【目录】:
- 摘要4-5
- Abstract5-8
- 第一章 绪论8-15
- 1.1 课题研究的背景及意义8-9
- 1.2 国内外发展现状9-13
- 1.2.1 世界光伏产业发展近况9-10
- 1.2.2 我国光伏产业发展现状10-11
- 1.2.3 推动我国光伏产业健康发展的有效对策11
- 1.2.4 光伏发电预测技术世界发展现状11-12
- 1.2.5 我国光伏发电预测技术研究现状12-13
- 1.3 课题来源13
- 1.4 论文的主要工作内容及组织结构13-15
- 第二章 单一光伏电站运行特性分析15-29
- 2.1 江苏地区光伏电站概况15-17
- 2.2 单一光伏电站出力分布17-23
- 2.2.1 日输出有功功率分布17-19
- 2.2.2 考虑天气因素的光伏电站季节出力分布19-21
- 2.2.3 单一光伏电站出力概率分布特性21-23
- 2.3 光伏出力波动的随机分布特性23-25
- 2.4 同一光伏电站在不同时间尺度下的出力相关性分析25-26
- 2.5 单一光伏电站接入电网对配电网电压的影响26-28
- 2.6 本章小结28-29
- 第三章 多光伏电站运行规律研究29-32
- 3.1 多光伏电站在不同时间尺度下的出力相关性分析29-30
- 3.2 多光伏电站对电网的影响分析30-31
- 3.3 解决大规模光伏电站并网电压越限的办法31
- 3.4 本章小结31-32
- 第四章 发电预测方法研究32-44
- 4.1 光伏发电功率预测的分类32-35
- 4.1.1 光伏发电功率预测概述32
- 4.1.2 光伏发电功率预测的时间尺度32
- 4.1.3 光伏发电功率预测的空间尺度32-33
- 4.1.4 常见光伏发电功率预测技术33-35
- 4.2 基于方差--协方差组合预测方法研究35-43
- 4.2.1 人工神经网络预测方法36-37
- 4.2.2 基于马尔可夫链的预测方法37-40
- 4.2.3 基于相似日和最小二乘支持向量机的光伏发电预测40-42
- 4.2.4 基于方差--协方差组合预测方法42-43
- 4.3 本章小结43-44
- 第五章 江苏光伏电站发电预测工程算例44-63
- 5.1 组合预测法的组成及权系数的确定44
- 5.2 人工神经网络预测方法算例44-56
- 5.2.1 预测一天12个小时的输出有功功率44-53
- 5.2.2 预测一天总的发电量53-56
- 5.3 基于马尔可夫链的预测方法算例56-59
- 5.4 基于相似日和最小二乘支持向量机的光伏发电预测算例59-61
- 5.5 基于方差--协方差组合预测方法算例61-62
- 5.6 本章小结62-63
- 第六章 总结与展望63-64
- 6.1 总结63
- 6.2 展望63-64
- 致谢64-65
- 参考文献65-69
- 攻读硕士学位期间发表的论文69
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