基于参数辨识的光伏组件功率预测模型研究

【摘要】：光伏组件长期在户外运行，光转化性能是会随运行时间的增长而降低，性能的降低直接导致组件静态参数的改变。光伏功率物理预测模型是建立在静态参数基础上的数学模型，静态参数值的改变会导致该预测模型预测值的失准，且随着组件服役时间的增加预测失准现象会愈加明显。因此有必要研究预测模型参数辨识方法来辨识出静态参数改变，从而解决预测模型预测失准的问题。 本文针对当前辨识方案的不足点展开研究。从当前光伏参数辨识算法的数据预处理和辨识过程出发，分析了基于当前辨识算法的功率预测模型存在预测误差的原因。在研究了数据挖掘技术特点的基础上，提出用基于关联规则分析的特征数据提取作为参数辨识的数据预处理方案，并在此基础上设计了基于遗传算法的参数辨识方法。论文的主要内容包括以下内容。 首先，根据参数辨识要求，为了获得由静态参数变化引起的光伏组件输出改变的历史记录，本文采用关联规则分析的方法，从各时期数据中选择出相似天气信息条件下输出功率稳定改变的规则集，最后依照辨识数据的变化规律选择出符合规律的数据记录做为辨识算法的输入。 其次，本文设计了以组件物理模型电流方程为目标函数，采用遗传算法的参数辨识方案，解决了当前辨识算法在辨识计算中采用等效处理，从而降低辨识精度的问题。 最后，本文根据上述方案进行了仿真实验。仿真结果表明：在特征数据提取的过程中，有效地屏蔽了发生频率低的不良数据，成功提取出受静态参数改变影响组件状态变化的特征数据；在参数辨识过程中，精确的辨识出了光伏组件静态参数在各时期中的值。并用数据拟合技术根据历史辨识结果拟合出当前静态参数，从而校准功率预测模型的参数进行预测仿真。经过参数校准的预测值比原模型的预测值更贴合实际值，证明了本文提出参数辨识方案有效的解决了功率预测失准的问题。 【关键词】：光伏功率物理预测模型 参数辨识 遗传算法 关联规则分析
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TM615
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-8
• 目录8-11
• 第一章 绪论11-17
• 1.1 引言11
• 1.2 研究意义与选题依据11-13
• 1.2.1 研究意义11-12
• 1.2.2 选题依据12-13
• 1.3 国内外研究现状13-15
• 1.3.1 光伏功率物理预测模型研究现状13-14
• 1.3.2 参数辨识研究现状14-15
• 1.4 研究内容与思路15-17
• 第二章 光伏组件功率预测模型参数辨识方案17-33
• 2.1 引言17
• 2.2 光伏功率物理预测模型参数辨识方法17-27
• 2.2.1 光伏组件物理预测模型17-22
• 2.2.2 物理预测模型参数辨识的意义22-24
• 2.2.3 基于实测数据的预测模型参数辨识24-26
• 2.2.4 基于实测数据参数辨识方法的适用分析26-27
• 2.3 基于关联规则分析的数据预处理思想27-30
• 2.3.1 参数辨识中关联规则的应用分析27-29
• 2.3.2 基于关联规则分析的数据预处理29-30
• 2.4 基于关联规则分析的参数辨识方案总体设计30-32
• 2.4.1 预测模型中参数的可辨识性分析30
• 2.4.2 辨识方案的总体设计30-32
• 2.5 本章小结32-33
• 第三章 基于关联规则分析的数据预处理33-52
• 3.1 引言33
• 3.2 基于关联规则分析的预处理算法总体设计33-36
• 3.2.1 数据源分析33-34
• 3.2.2 基于关联规则分析的数据预处理方案34
• 3.2.3 关联规则分析中的基础理论34-36
• 3.3 关联规则分析的数据准备36-40
• 3.3.1 不良数据记录处理36
• 3.3.2 基于 FCM 算法初始化隶属矩阵36-37
• 3.3.3 基于竞争聚类的数据离散化37-40
• 3.4 光伏数据关联规则挖掘40-47
• 3.4.1 关联规则挖掘 Apriori 算法40-41
• 3.4.2 基于 Apriori 算法的频繁项集挖掘41-45
• 3.4.3 基于频繁项目集生成关联规则45-46
• 3.4.4 关联规则挖掘应用举例46-47
• 3.5 基于关联规则分析的特征数据选择47-51
• 3.5.1 规则划分的测度47-49
• 3.5.2 基于关联规则相似度的关联规则划分49-50
• 3.5.3 基于关联规则划分的特征数据提取50-51
• 3.6 本章小结51-52
• 第四章 基于遗传算法的光伏组件参数辨识52-68
• 4.1 引言52
• 4.2 基于遗传算法的参数辨识算法52-56
• 4.2.1 遗传算法思想52-53
• 4.2.2 光伏组件参数辨识算法53-56
• 4.3 参数辨识准备步骤56-59
• 4.3.1 参数辨识数据变换56-58
• 4.3.2 初始种群建立方案58-59
• 4.4 光伏物理模型参数辨识算法设计59-67
• 4.4.1 适应度函数设计60
• 4.4.2 遗传算法选择算子设计60-62
• 4.4.3 遗传算法交叉算子设计62-64
• 4.4.4 遗传算法变异算子设计64-65
• 4.4.5 结束条件与辨识结果转化65-67
• 4.5 本章小结67-68
• 第五章 基于参数辨识的光伏功率预测仿真实验68-82
• 5.1 引言68
• 5.2 仿真方案68-70
• 5.2.1 仿真环境的构建68-69
• 5.2.2 仿真方案的设计69-70
• 5.3 仿真实验70-81
• 5.3.1 基于 PSIM 9.0 的参数辨识验证实验70-71
• 5.3.2 与基于实测数据的参数辨识对比实验71-79
• 5.3.3 基于辨识结果的功率预测实验79-81
• 5.4 本章小结81-82
• 第六章 总结与展望82-84
• 致谢84-85
• 参考文献85-88

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