并网光伏电站运行特性分析及发电预测
[Abstract]:Photovoltaic grid-connected power generation as the main use of solar energy, has been vigorously supported by countries around the world, rapid development, although domestic and foreign research in photovoltaic grid-connected power generation has made a lot of achievements, but in some key technology, There are still many problems to be solved. If there are grid-connected photovoltaic units in the power grid, it is necessary to take full account of the uncertainty of its generation and the intermittent impact on the grid. This paper investigates the grid-connected photovoltaic power stations in Jiangsu Province, analyzes the operation characteristics of typical photovoltaic power stations, and deeply studies the law of photovoltaic power generation in Jiangsu area. Firstly, the output characteristics of a single photovoltaic power plant are studied, including the characteristics of daily active power output, force fluctuation, force probability distribution, maximum force time distribution, and random distribution characteristics of output force fluctuation under different weather conditions. The correlation analysis of the output force of the same photovoltaic power plant at different time scales and the influence of a single photovoltaic power station on the distribution network voltage. Then, the characteristics of power generation of multi-photovoltaic power stations, the dependence of output force and its influence on grid voltage, as well as the problem of grid voltage exceeding limit after grid connection of photovoltaic units are studied. Then it is proposed that accurate photovoltaic prediction can solve the adverse effects of grid-connected photovoltaic network on the safe and stable operation of the grid. In the part of generation prediction, several common forecasting methods are introduced, and then combined forecasting methods are proposed. The combined forecasting method is based on variance-covariance. First, three single forecasting methods are introduced: artificial neural network forecasting method, Markov chain based forecasting method. Photovoltaic generation prediction based on similarity day and least squares support vector machine. Finally, the combined prediction method based on variance-covariance is introduced. The combined forecasting method in this paper needs to be based on the results of three single forecasting methods to determine the weight coefficient. Therefore, in view of Xuzhou Xiexin photovoltaic power station engineering forecast example part, this article first uses three kinds of single forecast method to carry on the forecast, finally unifies the single forecast result to establish the combination forecast weight coefficient, The combination prediction method based on variance-covariance is used to obtain the combined prediction value. By comparing the average error between the three single algorithms and the combined prediction algorithm, we can see that the combined prediction method is more accurate.
【学位授予单位】:东南大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TM615
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,本文编号:2336432
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