基于监测系统光伏发电项目数据的修复与分析

【摘要】：近几年，我国开始实施金太阳示范工程。为了便于金太阳示范项目各种材料的报批和对项目的管理，以及保障金太阳示范工程顺利实施，政府部门建立了可再生能源监测系统。由于传输距离远，传输的变量多，特别是数据在采集与传输的过程中由于系统、环境等客观原因及人为主观原因，监测系统中的数据难免会出现数据异常或缺失。为保证数据能够真实、实时和准确地反映光电建筑的应用情况，本文对监测系统中示范项目的数据进行修复并应用修复的数据进行分析。通过数据的修复和分析来掌握各地的光电建筑的应用情况及影响因素，将对政府部门制定的一些指导性激励政策、发展规划和产业调整以及激励和引导国家光伏行业的健康发展，具有一定的指导意义。 本课题首先是在获取的数据基础上，对出现的异常和缺失的数据进行修复，之后对得到的数据进行分析，得到光伏发电系统的发电状况与影响因素，并分析发电量影响因素对发电量的影响情况。 本文主要研究内容为： 1．确定研究对象，提出选择研究对象的原则；完成对光电建筑系统中各参数特性的总结，比如光伏发电量和辐射量的时变特性等。 2．针对监测系统中光电建筑项目的数据进行筛选，提出四步骤数据筛选的方法：基本筛选法、阈值筛选法、发电量机理筛选法、数据质量控制筛选法，完成光电建筑项目数据的初步处理。 3．通过对光电建筑项目数据的缺失和异常情况进行总结，设计采用高斯迭代算法和Marquardt算法的数据修复方法，实现了对数据的修复，并完成修复结果的对比。 4．在完成数据修复的基础上，应用主成分分析法建立光电建筑系统数据的分析模型，实现各参数对光伏发电量影响情况的分析。 文中主要针对不同气候区、不同建筑形态运用SAS软件对监测系统中所采集到的数据进行处理与分析，通过对数据进行修复，整理出完整的数据，之后利用主成分分析法分析不同工程案例的应用情况及各参数变量相互影响的程度。经过对数据的分析得到一些评价指标与模拟分析平台，为太阳能的应用与建筑节能起到保障性作用。 【关键词】：光伏发电 数据筛选 数据修复 数据分析
【学位授予单位】：北京建筑大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TU18;TM615
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-5
• 目录5-7
• 第1章 绪论7-14
• 1.1 选题的背景及研究意义7-10
• 1.1.1 选题的背景7-9
• 1.1.2 选题的意义9-10
• 1.2 数据修复和分析方法概述10-12
• 1.2.1 数据修复概述10-11
• 1.2.2 数据分析方法概述11-12
• 1.3 本文主要结构及思路12-14
• 第2章 光电建筑项目数据的采集和特性14-21
• 2.1 数据的采集与传送14-15
• 2.2 研究对象的确定15-16
• 2.2.1 研究对象的选择15
• 2.2.2 研究时间的选择15-16
• 2.3 数据的时变特性16-19
• 2.3.1 发电量的时变特性16-17
• 2.3.2 辐射量的时变特性17-19
• 2.4 数据预处理技术与方法19-21
• 第3章 光电建筑项目数据的筛选21-29
• 3.1 数据的筛选21-24
• 3.1.1 数据异常的原因21-22
• 3.1.2 数据筛选的原则22-24
• 3.2 发电量数据筛选的方法24-27
• 3.2.1 基本筛选24
• 3.2.2 阈值筛选24-26
• 3.2.3 发电量机理筛选26
• 3.2.4 数据质量控制筛选26-27
• 3.3 数据修复分析软件的选择27-29
• 第4章 光电建筑项目数据的修复29-40
• 4.1 高斯迭代算法及其在数据修复中的应用29-30
• 4.1.1 高斯迭代算法29-30
• 4.1.2 高斯迭代算法在数据修复中的应用30
• 4.2 Marquardt 算法及其在数据修复中的应用30-32
• 4.2.1 Marquardt 算法30-32
• 4.2.2 Marquardt 算法在数据修复中的应用情况32
• 4.3 发电系统数据的修复32-39
• 4.3.1 数据缺失的情况32
• 4.3.2 威海项目的数据修复32-35
• 4.3.3 杭州项目的数据修复35-37
• 4.3.4 万科项目的数据修复37-39
• 4.4 数据修复中两种算法的对比分析39-40
• 第5章 基于主成分分析法的光电建筑项目数据分析40-51
• 5.1 主成分分析法的概念及原理40
• 5.1.1 主成分分析法的概念40
• 5.1.2 主成分分析法的原理40
• 5.2 主成分分析法的相关模型及参数选择40-42
• 5.2.1 主成分分析法的相关模型40-41
• 5.2.2 主成分分析法的参数选择41-42
• 5.3 主成分分析法的步骤及流程42-43
• 5.3.1 主成分分析法的分析步骤42
• 5.3.2 主成分分析法流程42-43
• 5.4 实例分析43-51
• 5.4.1 威海项目的分析43-45
• 5.4.2 杭州项目的分析45-48
• 5.4.3 万科项目的分析48-51
• 总结与展望51-52
• 参考文献52-55
• 致谢55-56
• 发表论文及参与科研情况说明56-57
• 附录57-68

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