考虑天气不确定性的短期光伏出力预测研究

发布时间：2023-12-28 20:08

　　目前,中国推动的能源革命已经把新能源作为能源结构的重要组成部分,太阳能作为一种新能源已经被世界各国的光伏产业所应用。世界范围内光伏发电装机容量的年增长率正在迅速增长,光伏发电在电网中的份额持续增加。但是由于光伏发电受天气影响有较大的波动性和不确定性,不仅对电网的安全稳定运行带来了一定影响,还不利于电网调度部门协调安排发电计划,严重阻碍了大规模光伏发电并网。因此对光伏出力的准确预测,尤其是对不确定性天气的预测,具有重要的应用价值。光伏出力受天气因素影响,尤其是不确定性的天气对光伏出力影响巨大。若能准确预测出不确定性天气的光伏出力,将有利于电力部门进行风险分析和更加合理的调度。为此,论文进行了考虑天气不确定性的短期光伏出力预测研究,确定出特定天气类型影响光伏出力主要的气象因素;建立了改进人工蜂群优化径向基神经网络点预测模型,主要研究工作如下:(1)建立了Simulink光伏电池模型,仿真出光伏出力曲线并进行了各种因素影响的出力特性分析;为进一步确定影响光伏出力的不确定性气象因素,将天气类型进行分类,应用皮尔逊相关系数法,分析了每种天气类型各个气象因素对光伏出力的影响程度,依据影响程度的大小...

【文章页数】：88 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
主要符号表
1 绪论
    1.1 选题背景及意义
    1.2 国内外研究现状及发展动态
        1.2.1 光伏出力预测技术研究现状
        1.2.2 不确定性天气光伏出力研究现状
    1.3 本文的主要思路与研究内容
2 光伏发电原理及光伏出力特性分析
    2.1 光伏发电原理
    2.2 影响光伏输出功率的因素
        2.2.1 天气分类
        2.2.2 特定天气类型的气象影响因素分析
    2.3 本章小结
3 光伏出力预测模型的基本理论
    3.1 人工神经网络理论
        3.1.1 神经网络基本结构
        3.1.2 神经网络基本术语概念
        3.1.3 神经网络分类
    3.2 RBF神经网络模型
        3.2.1 RBF神经网络结构
        3.2.2 RBF神经网络的学习方法
    3.3 人工蜂群优化算法
        3.3.1 人工蜂群原理
        3.3.2 蜜蜂的采蜜过程
        3.3.3 人工蜂群算法的数学模型
        3.3.4 人工蜂群算法特性
        3.3.5 改进人工蜂群算法
        3.3.6 测试对比
    3.4 本章小结
4 光伏出力点预测模型的建立与仿真
    4.1 权重灰色关联选取相似点
        4.1.1 灰色关联分析法
        4.1.2 权重灰色关联
        4.1.3 相似点的选取
    4.2 数据预处理
    4.3 改进人工蜂群优化RBF神经网络的光伏出力预测模型建立
        4.3.1 预测模型建立
        4.3.2 预测模型参数确定
    4.4 预测步骤及流程
    4.5 点预测评价指标
    4.6 实例验证
        4.6.1 数据来源
        4.6.2 参数设定
        4.6.3 仿真结果
    4.7 本章小结
5 结论与展望
    5.1 结论
    5.2 展望
参考文献
攻读硕士期间的科研项目及科研成果
致谢
作者简介



本文编号：3876100