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并网光伏电站运行特性分析及发电预测

来源:论文学术网
时间:2024-08-19 03:57:31
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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

【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,但是在一些关键性的技术方面,依然有很多问题有待解决。电网里如果含有并网光伏发电单元,必须要充分考虑其发电不确定性、间断性对电网的影响。本文调研了江苏地区并网光伏电站,分析了典型光伏电站的运行特性,深入研究江苏地区光伏电站出力规律。首先研究单一光伏电站出力特性,包括不同天气下日有功出力特性,出力波动特性,出力概率分布特性,最大出力时间分布特性,出力波动的随机分布特性,同一光伏电站在不同时间尺度下的出力相关性分析和单一光伏电站接入电网对配电网电压的影响。接着研究多光伏电站的出力特性,出力相关性及对电网电压的影响,以及光伏单元并网后电网电压越限的问题。接着提出准确的光伏预测可以解决光伏并网给电网安全稳定运行带来的不利影响。本文在发电预测部分,首先介绍了几种常见的预测方法,然后提出组合预测方法。本文的组合预测方法是基于方差-协方差的组合预测方法,先分别介绍本文组合预测方法中需要用到的三个单一预测法:人工神经网络预测方法、基于马尔可夫链的预测方法、基于相似日和最小二乘支持向量机的光伏发电预测。最后介绍基于方差一协方差的组合预测方法。本文的组合预测方法需要建立在三种单一预测方法的结果上来确定权重系数。因此在针对徐州协鑫光伏电站的工程预测实例部分,本文先采用三种单一预测法进行预测,最后结合单一预测的结果确立组合预测权重系数,采用基于方差一协方差的组合预测法得到组合预测值。通过对比三种单一算法和组合预测算法的平均误差,可以看出组合预测法更加准确。 【关键词】:光伏并网 运行特性分析 发电预测 组合预测
【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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