本文選題：光伏發(fā)電輸出功率 + 環(huán)境因素　； 參考：《沈陽農(nóng)業(yè)大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：太陽能作為人類最為理想的清潔能源,與其他能源相比其優(yōu)勢自然不言而喻,而光伏發(fā)電也成為人類利用這種能源的一種重要方式。影響光伏發(fā)電效果最為明顯的因素就是環(huán)境因素,由于環(huán)境的隨機性和不確定性,也導(dǎo)致了光伏輸出功率的不穩(wěn)定,這無疑會對電網(wǎng)的調(diào)度和潮流的調(diào)控的產(chǎn)生影響。所以如果能夠預(yù)先估計下一時段光伏發(fā)電的輸出功率,對光伏發(fā)電的輸出功率進(jìn)行相應(yīng)的預(yù)測,必將減少電網(wǎng)運行的風(fēng)險同時也更加便于人們合理使用電能,使能源利用的效率得到了提高,間接的減少了使用能源過程中對環(huán)境帶來的污染。本課題以MATLAB軟件為建模平臺,首先對大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理,通過數(shù)據(jù)證實了環(huán)境溫度、相對濕度和輻照強度這三個環(huán)境因素與光伏發(fā)電輸出功率之間的相互關(guān)系,通過他們相互之間的性質(zhì)和聯(lián)系,最終選用了多元線性回歸的方法并建立模型,通過大量數(shù)據(jù)的分析和七次異常值的篩選,得出回歸方程,然后對回歸方程進(jìn)行回歸效果的顯著性等檢驗,最終將通過檢驗的回歸模型應(yīng)用于晴朗天氣狀況下的光伏功率預(yù)測,效果穩(wěn)定符合要求。但是在非晴朗天氣狀況下,基于多元線性回歸的預(yù)測模型的預(yù)測效果并不理想,所以針對非晴朗天氣狀況下選用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法重新搭建模型,在輸入層對其進(jìn)行改進(jìn)和優(yōu)化,在三個環(huán)境因素的基礎(chǔ)上加入了前三天的歷史功率共同作為模型的輸入進(jìn)行訓(xùn)練,得出的結(jié)果符合預(yù)期要求,能夠?qū)崿F(xiàn)在非晴朗天氣狀況下光伏輸出功率的預(yù)測。
[Abstract]:Solar energy as the most ideal clean energy, compared with other sources of energy, its advantages are self-evident, and photovoltaic power generation has become an important way to use this energy. The most obvious factor affecting the effect of photovoltaic power generation is the environmental factor. Because of the randomness and uncertainty of the environment, it also leads to the instability of photovoltaic output power, which will undoubtedly have an impact on the dispatching of power grid and the regulation of power flow. So if we can estimate the output power of photovoltaic power generation in advance and forecast the output power of photovoltaic power generation, it will reduce the risk of grid operation and make it more convenient for people to use electricity reasonably. The efficiency of energy use has been improved, indirectly reducing the environmental pollution caused by the use of energy. In this paper, MATLAB software is used as the modeling platform. Firstly, a large number of data are analyzed and processed. Through the data, the relationship between three environmental factors, environmental temperature, relative humidity and radiation intensity, and the output power of photovoltaic power generation is proved. Through their mutual properties and relations, the multivariate linear regression method is used and the model is established. Through the analysis of a large number of data and the screening of the seven abnormal values, the regression equation is obtained. Finally, the regression model is applied to the photovoltaic power prediction in sunny weather, and the effect is stable enough to meet the requirements. But under the condition of non-sunny weather, the prediction effect of the prediction model based on multivariate linear regression is not ideal, so the BP neural network method is used to rebuild the model under the condition of non-sunny weather. The input layer is improved and optimized, and the historical power of the first three days is added to the three environmental factors for training as the input of the model, and the results are in line with the expected requirements. The photovoltaic output power can be predicted under the condition of non-sunny weather.
【學(xué)位授予單位】：沈陽農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TM615

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本文編號：1981693