本文關(guān)鍵詞：并網(wǎng)型光伏電站發(fā)電量預(yù)測(cè)方法的研究

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【摘要】：當(dāng)今社會(huì),常規(guī)能源嚴(yán)重缺乏,人類生存所需的自然生態(tài)環(huán)境逐漸惡化。太陽(yáng)能作為一種新能源,以其資源的豐富性、清潔性、不受地域限制性等獨(dú)特的優(yōu)點(diǎn)走進(jìn)了人們的日常生活。到目前為止,在光伏發(fā)電中,并網(wǎng)型光伏發(fā)電已經(jīng)占據(jù)75%的份額。光伏發(fā)電不但易受到太陽(yáng)能間歇性和不確定性的影響,而且存在轉(zhuǎn)化率低、占地面積大等缺點(diǎn),并入大電網(wǎng)后也會(huì)對(duì)電能質(zhì)量造成惡劣的影響。因此,對(duì)光伏發(fā)電量做出預(yù)測(cè)可以減少對(duì)電網(wǎng)的負(fù)面影響。本文以提高光伏電站發(fā)電量預(yù)測(cè)精度為目的,首先,闡述課題的研究背景、意義及光伏電站發(fā)電量預(yù)測(cè)的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀。并對(duì)光伏電站的發(fā)電原理及組成進(jìn)行簡(jiǎn)單介紹,分析輸出功率的特性。同時(shí)對(duì)影響光伏發(fā)電量預(yù)測(cè)的典型因素進(jìn)行詳細(xì)的分析,包括季節(jié)、日類型、溫度和光照強(qiáng)度、相對(duì)濕度五大因素。采用Pearson相似度分析方法對(duì)影響因素的影響效果進(jìn)行分析。其次,分析光伏電站發(fā)電量預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)處理,主要包括數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式、數(shù)據(jù)類型和數(shù)據(jù)處理。再次,設(shè)計(jì)光伏電站發(fā)電量預(yù)測(cè)模型,給出光伏電站發(fā)電量預(yù)測(cè)的整體框圖,對(duì)預(yù)測(cè)中所應(yīng)用到的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、學(xué)習(xí)算法、隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)設(shè)計(jì)及存在的缺陷進(jìn)行分析。針對(duì)所存在的缺陷,將動(dòng)態(tài)變化的學(xué)習(xí)速率Ak與LM數(shù)值優(yōu)化算法相結(jié)合,并引入遺傳算法優(yōu)化BP神將網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閥值。最后,采用光伏發(fā)電量數(shù)據(jù)對(duì)所設(shè)計(jì)的預(yù)測(cè)模型進(jìn)行仿真分析,并對(duì)兩種預(yù)測(cè)模型的精度進(jìn)行比較,可發(fā)現(xiàn)后者的預(yù)測(cè)精度有所提高,GA-BP預(yù)測(cè)模型具有一定的應(yīng)用價(jià)值。
【學(xué)位授予單位】：遼寧工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TM615

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本文編號(hào)：1266333