分布式光伏监控系统关键技术研究及应用

发布时间：2017-10-06 21:06

  本文关键词：分布式光伏监控系统关键技术研究及应用

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【摘要】：能源和环境问题,是制约当今世界经济社会可持续发展的两个突出问题。随着全球范围内的能源紧缺和安全问题的日益突出,大力发展风电、光伏发电等新能源,实现经济可持续发展,已经成为世界各国应对气候变化的主要措施之一。光伏发电是一个新型的发电系统,其监控系统是光伏发电的重要组成部分,光伏监控系统的建设对准确掌握电站整体运行情况、完成性能评估、优化光伏电站设计等都起着重要的作用。而光伏发电预测功能将是监控系统高级应用的一项重要功能,是制定输配电方案的主要依据之一。光伏发电自动控制则是未来大规模光伏并网后保障电网安全稳定运行的主要技术手段。随着光伏发电应用规模和区域的不断扩大,光伏监控系统逐渐成为一个重要的研究领域。本文主要以嘉兴分布式光伏智能调控系统为研究对象,结合嘉兴地区实际的分布式光伏并网现状,开发并完善了一种分布式光伏监控系统。以嘉兴分布式光伏智能调控的系统拓扑架构、功能设计、发电预测模型以及自动发电控制策略为研究对象,从光伏发电监控系统的总体架构设计、平台关键技术、系统功能模块设计、发电预测模型设计、自动发电控制策略等方面做了详细分析和研究。本文详细分析了嘉兴分布式光伏智能调控系统的拓扑结构、主站平台架构及其各个部分的工作原理,讨论了各系统数据接口的实现方法。分析了基于嘉兴分布式光伏智能调控系统的平台关键技术和光伏电站建模方式。并根据电网各关键用户的调研情况,分析总结了分布式光伏监控系统应当具备的应用功能模块。本文重点给出了基于相似日重组的分布式光伏电源发电功率预测方法,讨论了影响光伏发电的各种因素,提出了相似日重组的概念,采用嘉兴分布式光伏智能调控系统中的发电数据和气象数据对模型进行了训练,运用BP神经网络算法进行光伏发电预测,预测结果验证了该模型的有效性。本文分析了分布式光伏自动控制的重要意义,提出了基于灵敏度分析的分布式光伏自动发电控制的实现步骤,并进行优化模型设计,该模型采用免疫双态粒子群算法,使结果更为合理,为实际应用打好理论基础。
【关键词】：分布式光伏 监控系统 发电预测 自动发电控制
【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;TP277
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-14
• 1.1 研究背景与意义10-11
• 1.2 国内外研究动态11-13
• 1.2.1 国外发展现状和趋势11-12
• 1.2.2 国内发展现状和趋势12-13
• 1.3 研究内容与目的13-14
• 第2章 分布式光伏监控系统的设计及实现14-27
• 2.1 概述14-15
• 2.2 系统架构设计15-21
• 2.2.1 系统拓扑设计15-18
• 2.2.2 主站平台架构及关键技术18-21
• 2.3 系统数据交互设计21-22
• 2.4 系统应用功能模块设计22-26
• 2.4.1 多层次分布式光伏综合评价22-23
• 2.4.2 多方位分布式光伏运行状态监视23-24
• 2.4.3 间接预测分布式光伏发电功率24-25
• 2.4.4 多点外推预测分布式光伏负荷25-26
• 2.4.5 多样化的协调控制26
• 2.4.6 自动调节无功出力26
• 2.5 本章小结26-27
• 第3章 分布式光伏发电预测技术研究及应用27-36
• 3.1 概述27-28
• 3.2 影响光伏发电功率的因素28-29
• 3.3 相似日重组算法29-30
• 3.3.1 相似度的计算29-30
• 3.3.2 相似日的重组30
• 3.4 BP神经网络算法30-31
• 3.4.1 输入层和输出层节点的确定30
• 3.4.2 隐含层及隐节点数的确定30-31
• 3.4.3 数据归一化处理31
• 3.4.4 模型的训练与评估31
• 3.5 算例及结果31-34
• 3.6 本章小结34-36
• 第4章 分布式光伏自动发电控制策略设计36-46
• 4.1 概述36-37
• 4.2 基于灵敏度的分布式光伏自动发电控制的实现步骤37-38
• 4.3 分布式光伏协调控制优化模型设计38-41
• 4.4 免疫双态粒子群算法41-43
• 4.5 算例及结果43-45
• 4.6 本章小结45-46
• 第5章 结论与展望46-48
• 5.1 结论46
• 5.2 展望46-48
• 参考文献48-51
• 攻读硕士学位期间发表的论文及参与的科研项目51-52
• 致谢52-53
• 作者简介53

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本文编号：984990