小水电集群短期功率预测系统的设计与实现

发布时间：2017-09-22 12:08

  本文关键词：小水电集群短期功率预测系统的设计与实现

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【摘要】：近年来,作为清洁能源的小水电以其投资少、见效快、开发周期短等优势迎来的新的发展机遇。但目前大多数都是径流式小水电站,缺乏调节能力,在实际运行中处于有水即发的状态,导致小水电出力波动性较大且变化不定。当接入电网后,小水电会对电网造成很大的负荷冲击,使主网负荷的规律性变差,安全性降低。因此,对径流式小水电进行科学的短期功率预测,进而制定合理的发电计划以保证电网供需平衡和安全稳定运行,具有较强的理论与实际意义。针对山区径流式小水电出力规律性差、装机容量较小、数量众多等特点,通过分析波动性、周期性、概率分布等发电特性,提出了将接入同一变电站的若干个小水电站视为一个集群,对集群进行整体预测的思路以提高预测结果的准确性。由于小水电多处于地理环境复杂的山区中,且位置较为分散,无法获取准确地获取各站点的气象数据。因此,本文充分挖掘蕴含在历史出力数据中的信息,通过寻找相似的出力序列来推算预测数据。考虑到径流式小水电的累积效应和滞后效应,将传统的相似日概念扩展为时间长度更为灵活的相似日区间。定义归一化形系数作为衡量两个数据序列形状相似度的标准,通过分析各相似日区间之后功率序列的变化趋势来计算预测日的功率序列。实验结果显示该方法在历史功率数据完备的条件下,能够获得较为理想的预测结果。在预测模型的基础上,以Oracle作为数据库,以Tomcat作为应用服务器,遵循J2EE框架,采用SSH技术设计并实现了小水电集群短期功率预测系统。系统具有权限管理、功率数据管理、发电特性分析、集群管理、功率预测、预测结果分析等功能模块,能够满足多级调度人员对所辖小水电的功率预测工作。通过试运行,表明系统功能完善、运行稳定、界面风格统一、交互方式灵活,预测时间合理、图表展示丰富,对于提高小水电信息化管理水平具有极强的应用价值。
【关键词】：小水电 集群 相似日区间 功率预测 SSH
【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】：2015
【分类号】：TV737
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第1章 绪论11-19
• 1.1 选题背景及意义11
• 1.2 国内外研究现状11-17
• 1.2.1 用电负荷预测方法研究现状13-14
• 1.2.2 小水电功率预测方法研究现状14-16
• 1.2.3 小水电信息管理系统的研究现状16-17
• 1.3 论文的主要工作和内容安排17-19
• 第2章 系统开发技术19-25
• 2.1 开发环境19-20
• 2.1.1 MyEclipse介绍19
• 2.1.2 Tomcat介绍19-20
• 2.1.3 jQuery介绍20
• 2.1.4 Highcharts介绍20
• 2.1.5 JSON介绍20
• 2.2 技术架构20-23
• 2.2.1 B/S架构20-21
• 2.2.2 J2EE体系结构21-22
• 2.2.3 SSH22-23
• 2.3 数据库23-24
• 2.3.1 Oracle数据库23
• 2.3.2 视图数据接口23-24
• 2.4 本章小结24-25
• 第3章 小水电集群短期功率预测模型25-44
• 3.1 小水电发电特性分析25-34
• 3.1.1 小水电发电的波动性25-27
• 3.1.2 小水电发电的周期性27-28
• 3.1.3 小水电发电概率分布28-30
• 3.1.4 小水电发电相关性30-32
• 3.1.5 小水电发电累积效应和滞后效应32-34
• 3.2 小水电集群短期功率预测算法34-39
• 3.2.1 数据预处理34-35
• 3.2.2 基于相似日区间的小水电集群短期功率预测方法35-39
• 3.3 算例分析39-42
• 3.4 本章小结42-44
• 第4章 小水电集群短期功率预测系统的需求分析44-51
• 4.1 系统定位及总体目标44-45
• 4.2 系统功能需求分析45-47
• 4.2.1 发电功率特性分析功能45
• 4.2.2 数据检测修正功能45-46
• 4.2.3 发电功率预测功能46
• 4.2.4 预测结果统计分析功能46
• 4.2.5 集群信息管理功能46
• 4.2.6 气象信息查看功能46
• 4.2.7 功率数据查看功能46-47
• 4.3 用户权限分析47-49
• 4.3.1 地调用户用例分析47-48
• 4.3.2 中调用户用例分析48-49
• 4.4 系统性能需求49
• 4.5 系统数据流分析49-50
• 4.5.1 输入流49-50
• 4.5.2 输出流50
• 4.6 本章小结50-51
• 第5章 小水电集群短期功率预测系统的设计与实现51-69
• 5.1 系统设计原则51
• 5.2 系统总体结构51-53
• 5.3 数据库设计53-57
• 5.4 功能模块设计与实现57-68
• 5.4.1 系统登入模块设计与实现58
• 5.4.2 气象数据管理模块设计与实现58-60
• 5.4.3 功率数据管理模块设计与实现60-63
• 5.4.4 集群信息管理模块设计与实现63-64
• 5.4.5 发电功率预测模块设计与实现64
• 5.4.6 预测结果统计分析模块设计与实现64-66
• 5.4.7 发电功率特性分析模块设计与实现66-68
• 5.5 本章小结68-69
• 第6章 小水电集群短期功率预测系统的测试69-71
• 6.1 系统测试69-70
• 6.2 测试结果修正70
• 6.3 本章小结70-71
• 第7章 总结与展望71-72
• 7.1 本文总结71
• 7.2 后续工作展望71-72
• 参考文献72-75
• 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果75-76
• 攻读硕士学位期间参加的科研工作76-77
• 致谢77

【参考文献】

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本文编号：900726