北京地区光伏系统发电功率预测的研究

【摘要】：光伏发电是目前最具商业化开发前景的新能源产业之一。受气象因素的影响，光伏系统的出力具有随机性、间歇性和不可控性，并网后会对公共电网造成冲击，增加负荷预测和电网调度的难度，影响电网的投资规划及优化设计。因此，开展光伏发电出力预测，对减轻并网带来的不良影响，实现友好并网、经济调度，提高公共电网接纳光伏系统能力具有重要意义。 首先，本文以并网光伏系统为实验平台，仿真光伏电池的外部特性，分析光照强度和温度对光伏电池输出功率的影响；统计过去25个月里该平台的发电量数据和所在地的气象观测数据，详细研究气象因素对光伏系统出力的影响；引入相似日理论，提出一种确定光伏系统出力相似日的方法，即评价预测日和历史日气象条件相似度的计算模型。 其次，本文建立基于BP神经网络和RBF神经网络的光伏系统中短期(30min)发电预测模型，预测三种典型日类型情况下光伏阵列在24h内的出力，统计与实际发电量的误差。实验结果验证了引入相似日理论的有效性，同时表明RBF神经网络的性能优于BP神经网络，预测结果的精度符合《光伏发电站功率预测技术要求》的规定。 最后，本文根据微电网的实际运行情况，提出并网、离网两种状态下不同时段的能量管理策略，利用预测结果对微电网能量流动方向进行干预，制定蓄电池充电等调度决策，验证光伏发电预测技术在微电网运行中的实用性。 【关键词】：光伏系统 发电预测 相似日 神经网络 微电网能量管理
【学位授予单位】：燕山大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TM615
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 绪论10-18
• 1.1 研究背景10-11
• 1.2 国内外光伏发电功率预测的研究现状11-15
• 1.2.1 理论研究现状11-14
• 1.2.2 国内工程现状14-15
• 1.3 论文研究方法与意义15-16
• 1.4 论文主要研究内容16-18
• 第2章 光伏电池特性仿真分析18-25
• 2.1 光伏电池的结构18-19
• 2.1.1 光伏电池基本结构及工作原理18-19
• 2.1.2 光伏电池组件与光伏阵列19
• 2.2 光伏电池的数学模型19-22
• 2.2.1 光伏电池的精确模型19-20
• 2.2.2 工程近似模型20-22
• 2.3 光伏组件的仿真与特性分析22-24
• 2.4 本章小结24-25
• 第3章 影响光伏出力的因素分析与相似日理论的应用25-34
• 3.1 光伏阵列信息25-27
• 3.2 气象因素对光伏系统输出功率的影响27-31
• 3.2.1 太阳辐照强度与光伏系统输出功率的关系27-28
• 3.2.2 温度与光伏系统输出功率的关系28
• 3.2.3 天气类型与光伏系统输出功率的关系28-31
• 3.3 相似日理论与应用31-33
• 3.3.1 相似度计算模型和相似日的确定31-32
• 3.3.2 实例分析32-33
• 3.4 本章小结33-34
• 第4章 基于神经网络的光伏发电预测模型34-48
• 4.1 BP神经网络及其学习算法34-37
• 4.1.1 BP神经网络的结构34-35
• 4.1.2 BP算法的训练过程35-36
• 4.1.3 传统BP网络的改进36-37
• 4.2 基于BP神经网络的光伏发电预测模型37-40
• 4.2.1 输入层、输出层的设计37-38
• 4.2.2 隐层的设计38-39
• 4.2.3 样本数据的预处理39
• 4.2.4 网络性能的评估39-40
• 4.3 基于RBF神经网络的光伏发电预测模型40-41
• 4.3.1 RBF神经网络的结构与算法40-41
• 4.3.2 功率预测模型的设计与训练41
• 4.4 实例预测与误差分析41-47
• 4.4.1 在MATLAB中建立预测网络42
• 4.4.2 预测结果与误差分析42-47
• 4.5 本章小结47-48
• 第5章 光伏发电预测在微电网运行中的应用48-60
• 5.1 并网光储微电网系统48-50
• 5.2 微电网能量管理策略50-55
• 5.2.1 并网光储微网的能量管理51-53
• 5.2.2 独立光储微网的能量管理53-55
• 5.3 实例分析55-59
• 5.3.1 5月27日的光伏发电预测应用56-57
• 5.3.2 6月18日的光伏发电预测应用57-59
• 5.4 本章小结59-60
• 结论60-61
• 参考文献61-66
• 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果66-67
• 致谢67-68
• 作者简介68

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