光储联合系统的运行数据挖掘及优化控制

发布时间：2017-08-26 12:04

  本文关键词：光储联合系统的运行数据挖掘及优化控制

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【摘要】：随着智能电网的建设与发展,大规模可再生能源接入电网,可再生能源输出功率的随机波动变化对电网的安全运行影响较大。太阳能在可再生能源中潜力最大,光伏发电是太阳能利用的主要形式。然而,在科学研究和现场应用时,所选用的光伏发电运行数据跨度各不相同,仅凭经验来设定跨度,缺乏理论依据。储能系统作为可再生能源的有益补充,可以在发电侧率先配合能量管理系统的控制策略进行平滑功率输出,辅助可再生能源发电。本文基于光储联合系统的大量历史运行数据,针对光储联合系统的运行数据挖掘以及储能系统的优化控制问题,进行的研究内容如下：首先,针对光伏发电运行数据跨度的标定缺乏理论依据与成熟结论的现状,本文通过对运行数据的自相关分析以及基于天气特征向量的聚类分析,利用概率统计理论中的最适样本容量估计确定了光伏电站运行数据跨度。其次,基于马尔科夫链预测方法提出一种滑动平均算法确定储能目标功率。针对储能系统典型曲线的挖掘问题,给出基于云模型理论的挖掘算法,并根据所得出的典型曲线进行储能系统的容量配置。最后,针对电池储能系统的损耗问题,提出一种双向互补电池储能系统控制策略完成储能系统目标功率,并对双向互补电池储能系统控制策略与传统控制策略下的储能系统损耗进行对比分析。
【关键词】：光储系统 数据跨度 典型曲线 控制策略
【学位授予单位】：华北电力大学(北京)
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM615;TP311.13
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 绪论9-16
• 1.1 课题背景及研究的目的和意义9-10
• 1.1.1 我国可再生能源发展现状及其产业困境9
• 1.1.2 智能电网背景下的可再生能源发电问题9-10
• 1.1.3 智能电网中的大数据处理10
• 1.2 国内外研究发展现状10-15
• 1.2.1 光伏发电技术现状10-11
• 1.2.2 储能技术发展现状11-14
• 1.2.3 光储系统数据挖掘技术现状14-15
• 1.3 本文主要研究内容15-16
• 第2章 光伏发电数据挖掘中的跨度选取16-27
• 2.1 引言16
• 2.2 数据预处理16-17
• 2.3 光伏电站出力数据特性分析17-22
• 2.3.1 出力水平统计17-18
• 2.3.2 出力数据自相关分析18-20
• 2.3.3 光伏电站运行数据的相似日聚类20-22
• 2.4 基于最适样本容量估计的跨度确定22-24
• 2.5 储能容量需求与数据跨度关系分析24-26
• 2.6 本章小结26-27
• 第3章 储能系统典型运行曲线挖掘27-44
• 3.1 引言27
• 3.2 基于滑动平均法求取储能系统目标功率27-31
• 3.2.1 马尔科夫链预测光伏功率27-29
• 3.2.2 滑动平均法原理及步骤29-31
• 3.3 储能充放功率特征分析31-33
• 3.4 基于云模型的典型曲线挖掘方法33-41
• 3.4.1 云模型与逆向云算法33-35
• 3.4.2 挖掘算法步骤35-41
• 3.5 储能系统容量配置算例对比分析41-43
• 3.5.1 基于1年历史数据配置容量41-42
• 3.5.2 基于光伏出力数据跨度结论配置储能容量42
• 3.5.3 基于典型运行曲线的储能系统容量配置42-43
• 3.6 本章小结43-44
• 第4章 基于双向互补的电池储能系统优化控制44-54
• 4.1 引言44
• 4.2 电池寿命计算44-48
• 4.2.1 雨流计数法45-46
• 4.2.2 等效完全充放电次数的计算46-48
• 4.3 双向互补电池储能系统控制策略原理48-49
• 4.4 算例分析49-53
• 4.5 本章小结53-54
• 第5章 总结与展望54-55
• 参考文献55-59
• 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果59-60
• 致谢60

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本文编号：741400