包含储能电池的并网光伏电站的功率预测与实时能量管理研究
包含储能电池的并网光伏电站的功率预测与实时能量管理研究【摘要】:由于光伏发电受地理位置、天气状况和外界环境等条件的影响巨大,导致光伏电站的电能输出具有明显的间歇性、随机性,也就导致
【学位授予单位】:河北工业大学
【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8-16
- 1.1 课题研究的背景和意义8-11
- 1.2 国内外的研究概况和发展趋势11-15
- 1.2.1 光伏预测技术的发展概况11-14
- 1.2.2 能量管理的发展概况14-15
- 1.3 本文的主要研究内容15-16
- 第二章 光伏电站系统结构16-26
- 2.1 光伏电池的工作特性16-19
- 2.1.1 光伏电池的工作特性分析16-18
- 2.1.2 光伏电池最大功率特性分析18-19
- 2.1.3 光伏发电系统19
- 2.2 储能蓄电池的系统特性19-21
- 2.2.1 蓄电池的种类19-20
- 2.2.2 铅酸蓄电池的特性20-21
- 2.2.3 蓄电池的容量匹配21
- 2.3 双向DC/DC变换器21-23
- 2.4 DC/AC逆变器23-24
- 2.5 PV-BESS系统的能流模型24-25
- 2.6 本章小结25-26
- 第三章 光伏发电功率短期预测26-44
- 3.1 样本数据预处理26-29
- 3.1.1 数据预处理原则26-27
- 3.1.2 预测模型输入数据归一化处理27
- 3.1.3 剔除异常数据27-28
- 3.1.4 提取特征子集28-29
- 3.2 光伏发电的功率特性分析研究29-31
- 3.2.1 太阳辐照度对光伏发电功率的影响29-30
- 3.2.2 不同天气类型对光伏发电的影响30-31
- 3.2.3 温度对光伏发电功率的影响31
- 3.3 Elman神经网络31-34
- 3.3.1 Elman神经网络结构32-33
- 3.3.2 Elman神经网络学习算法33-34
- 3.4 Elman神经网络短期预测模型34-39
- 3.4.1 Elman神经网络短期预测模型34-35
- 3.4.2 发电功率短期预测35-39
- 3.5 Elman神经网络与NSET建模对比分析研究39-41
- 3.6 Elman神经网络与BP神经网络建模对比分析研究41-42
- 3.7 预测模型结果评估42-43
- 3.8 本章小结43-44
- 第四章 并网光伏电站的能量管理研究44-58
- 4.1 电站实时能量管理策略研究44-46
- 4.2 系统能量调度模型的建立46-51
- 4.2.1 能量调度模型一46-47
- 4.2.2 能量调度模型二47-49
- 4.2.3 能量调度模型三49-50
- 4.2.4 能量调度模型四50-51
- 4.3 系统运行的目标函数与约束条件分析研究51-53
- 4.3.1 目标函数51-52
- 4.3.2 约束条件52-53
- 4.4 算例分析53-57
- 4.4.1 基础数据53-54
- 4.4.2 算例结果54-57
- 4.4.3 结果分析研究57
- 4.5 本章小结57-58
- 第五章 总结与展望58-60
- 5.1 研究工作总结58-59
- 5.2 今后的工作展望59-60
- 参考文献60-65
- 攻读学位期间所取得的相关科研成果65-66
- 致谢66
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