光伏发电系统功率预测的研究与实现

【摘要】：近年来,随着对可再生能源需求的提高,光伏太阳能发电系统也得到迅速的发展。然而,光伏系统的功率输出受不同天气状况的影响,具有不确定性和周期性等特点。准确预测光伏系统输出功率对于保证电网的稳定性和推动大规模光伏系统的发展具有重要的意义。 本文详细分析了光伏发电系统输出功率的影响因素,研究了支持向量机算法的原理和特点,提出使用支持向量机方法进行光伏系统输出功率的预测。首先对太阳辐射强度进行预测,分析各气象因素的相关性,建立四种预测太阳辐射强度的模型,并进行训练和预测,比较不同模型的预测结果,选择精度最高的太阳辐射强度预测结果作为下一步预测的基础。由于不同天气情况下光伏系统的输出功率变化趋势有很大差异,因此在进行功率预测之前,将天气划分为四种类型,选择与预测日类型相同的历史数据作为输出参数,结合影响光伏发电功率的因素,建立支持向量机预测模型。分别对不同天气类型的数据进行预测,分析实验结果,并与未划分天气类型而直接预测的实验结果进行比较。实验结果表明,本文提出的模型和方法可以较为准确的预测光伏系统的输出功率,具有一定的有效性和可行性。最后,根据所提出的模型和方法,设计并实现了一个光伏发电功率预测系统,该系统具有光伏发电功率预测的基本功能,具有一定的实用价值。 【关键词】：光伏系统 支持向量机 功率预测 太阳辐射度
【学位授予单位】：华北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：TM615
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 绪论9-14
• 1.1 课题的研究背景9-10
• 1.2 课题研究的意义10
• 1.3 国内外研究动态10-12
• 1.4 论文主要研究的内容12-14
• 第2章 太阳能光伏系统概述14-19
• 2.1 光伏发电系统的原理14
• 2.2 光伏发电系统的组成14-15
• 2.3 光伏电池的特性15-16
• 2.4 光伏系统输出功率特性16-18
• 2.4.1 光伏电池组件的出力模型16-17
• 2.4.2 影响光伏系统输出功率的因素17-18
• 2.5 本章小结18-19
• 第3章 基于支持向量机回归的太阳辐射强度预测19-40
• 3.1 统计学习和支持向量机理论19-25
• 3.1.1 统计学习基本理论19-21
• 3.1.2 支持向量机21-25
• 3.2 太阳辐射强度预测模型25-26
• 3.3 实验数据分析及预处理26-29
• 3.3.1 实验数据介绍26
• 3.3.2 数据的预处理26-27
• 3.3.3 实验数据的相关性27-29
• 3.4 实验及结果分析29-38
• 3.4.1 核函数的选择29-32
• 3.4.2 SVM参数的选择32-34
• 3.4.3 太阳辐射强度预测34-37
• 3.4.4 实验结果比较分析37-38
• 3.5 本章小结38-40
• 第4章 基于支持向量机回归的光伏发电短期功率预测40-46
• 4.1 温度与光伏发电系统的关系40-41
• 4.1.1 光伏发电模块的效率是系统工作温度的函数40-41
• 4.1.2 光伏发电功率依赖于组件工作温度41
• 4.2 光伏系统功率预测模型41-42
• 4.3 光伏系统功率预测数据预处理42
• 4.4 基于SVM的短期功率预测及结果分析42-45
• 4.5 本章小结45-46
• 第5章 光伏发电功率预测系统的设计与实现46-52
• 5.1 系统功能模块设计46-47
• 5.2 数据库设计47-49
• 5.3 系统实现49-51
• 5.3.1 数据处理模块49
• 5.3.2 功率预测模块49-50
• 5.3.3 预测数据管理模块50-51
• 5.4 本章小结51-52
• 第6章 总结和展望52-53
• 6.1 研究成果总结52
• 6.2 未来工作展望52-53
• 参考文献53-56
• 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果56-57
• 致谢57

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