【摘要】：針對(duì)光伏發(fā)電系統(tǒng)出力波動(dòng)問(wèn)題,提出遺傳算法(GA)—模糊徑向基(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)模型,將功率預(yù)測(cè)值應(yīng)用于光伏發(fā)電的蓄電池儲(chǔ)能功率調(diào)節(jié)系統(tǒng),以降低對(duì)電網(wǎng)的沖擊。選擇與待預(yù)測(cè)日天氣類型相同、日期相近、溫度歐氏距離最小的歷史日作為相似日,把與光伏發(fā)電功率相關(guān)性大的太陽(yáng)輻射強(qiáng)度和溫度作為模型輸入變量,提出K均值聚類和遺傳算法的參數(shù)優(yōu)化方法,建立基于GA—模糊RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最終預(yù)測(cè)模型。在光伏功率預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)上,提出一種平滑控制策略,對(duì)光伏并網(wǎng)功率進(jìn)行有效調(diào)節(jié),從而達(dá)到平滑光伏功率波動(dòng)的目的。實(shí)例證明,所述預(yù)測(cè)模型具有較高精度,并驗(yàn)證了平滑功率波動(dòng)控制策略的有效性。
【圖文】：

＊表示在置信度（雙側(cè)）為０．０１時(shí)，相關(guān)性是顯著的。由表１可知，光伏系統(tǒng)輸出功率和太陽(yáng)輻射強(qiáng)度相關(guān)性最大為０．９３３，與溫度相關(guān)性為０．３８４，與風(fēng)速相關(guān)性為０．１６６，３個(gè)因素與輸出功率均呈正相關(guān)。因此，選擇太陽(yáng)輻射強(qiáng)度和溫度作為ＧＡ—模糊ＲＢＦ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的輸入變量。２ＧＡ—模糊ＲＢＦ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型２．１相似日選取和訓(xùn)練樣本確定因受季節(jié)變換、晝夜交替等自然條件和不同天氣類型等隨機(jī)因素的影響，太陽(yáng)輻射強(qiáng)度具有準(zhǔn)周期性和不確定性。圖１為美國(guó)俄勒岡州的Ａｓｈｌａｎｄ光伏電站在不同天氣類型下的太陽(yáng)輻射強(qiáng)度曲線。在晴天條件下，太陽(yáng)輻射強(qiáng)度規(guī)律明顯，相似度很高；在非晴天條件下，太陽(yáng)輻射強(qiáng)度受云層影響沒有規(guī)律，相似度較低。因此，為了提高光伏發(fā)電功率的預(yù)測(cè)精度，有必要從大量的歷史數(shù)據(jù)中篩選出比較合理的相似日，作為預(yù)測(cè)模型的輸入變量。圖１不同天氣類型下太陽(yáng)輻射強(qiáng)度曲線Ｆｉｇ．１Ｓｏｌａｒｒａｄｉａｔｉｏｎｃｕｒｖｅｓｕｎｄｅｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｗｅａｔｈｅｒｔｙｐｅｓ相似日選取方法為首先選擇出與待預(yù)測(cè)日相同天氣類型的歷史日，然后通過(guò)歷史日與待預(yù)測(cè)日的溫度歐氏距離計(jì)算確定相似日。待預(yù)測(cè)日的天氣類型可由氣象部門提供，歷史日的天氣類型由歷史日太陽(yáng)輻射強(qiáng)度和Ｈｏｔｔｅｌ模型數(shù)據(jù)比較確定。Ｈｏｔｔｅｌ模型能預(yù)測(cè)任意地區(qū)全年晴天太陽(yáng)輻射強(qiáng)度，非晴天太陽(yáng)輻射強(qiáng)度可由云層覆蓋度及天氣類型系數(shù)得到［１６－１７］。以Ｈｏｔｔｅｌ模型數(shù)據(jù)為參考量，結(jié)合光伏電站歷史數(shù)據(jù)，比較日總太陽(yáng)輻射強(qiáng)度值和日最大太陽(yáng)輻射強(qiáng)度值，將歷史數(shù)據(jù)自動(dòng)分為晴天、陰天和雨天３個(gè)數(shù)

間的綜合表現(xiàn)，本文選擇３個(gè)模糊子集的網(wǎng)絡(luò)作為最終的光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)模型。以５月６日為例，計(jì)算得到相似日為５月２日，將５月２日各時(shí)刻的太陽(yáng)輻射強(qiáng)度值、溫度值和５月６日對(duì)應(yīng)時(shí)刻太陽(yáng)輻射強(qiáng)度值作為模型輸入變量，經(jīng)模糊化后得到９個(gè)隸屬度函數(shù)和２７條模糊規(guī)則，經(jīng)上述預(yù)測(cè)模型得到光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)值。圖３為實(shí)際功率值和預(yù)測(cè)模型的功率值，其中模型１為傳統(tǒng)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型，模型２為本文所提出的ＧＡ—模糊ＲＢＦ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型。圖３５月６日光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)結(jié)果Ｆｉｇ．３ＦｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｏｆｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｐｏｗｅｒｏｎＭａｙ６ｔｈ對(duì)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行準(zhǔn)確的評(píng)估，需要采用一定的評(píng)估指標(biāo)，本文采用平均絕對(duì)百分比誤差（ＭＡＰＥ）和正規(guī)化均方根誤差（ＮＲＭＳＥ）對(duì)功率預(yù)測(cè)值的誤差進(jìn)行評(píng)估分析［２１］，得到模型１的ＭＡＰＥ和ＮＲＭＳＥ分別為２３．３％和６．８％，模型２的ＭＡＰＥ和ＮＲＭＳＥ分別為１６．３％和５．２％�？梢�，本文預(yù)測(cè)模型可有效提高光伏功率預(yù)測(cè)精度，能較好地跟蹤預(yù)測(cè)功率的變化趨勢(shì)。４光伏功率預(yù)測(cè)在平滑功率波動(dòng)中的應(yīng)用由于受環(huán)境因素的影響，光伏電站的功率輸出波動(dòng)明顯，大型光伏電站的輸出功率在５～１０ｍｉｎ內(nèi)可能發(fā)生７０％的變化［２２］。為減小對(duì)電力系統(tǒng)的沖擊，在光伏電站配置一定容量的儲(chǔ)能系統(tǒng)已經(jīng)成為平滑光伏出力的重要手段。４．１光儲(chǔ)發(fā)電系統(tǒng)結(jié)構(gòu)本文在ＥＭＴＰ／ＡＴＰ仿真平臺(tái)上搭建光儲(chǔ)發(fā)電１９葉林，，等基于遺傳算法－模糊徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光
【作者單位】： 中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院;國(guó)網(wǎng)湖北省電力公司孝感供電公司;
【基金】：高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金資助項(xiàng)目(20110008110042) 國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51477174)~~
【分類號(hào)】：TM615;TP18

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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8 于春梅;黃玉清;楊勝波;;遺傳算法在參數(shù)辨識(shí)中的應(yīng)用進(jìn)展[A];中國(guó)自動(dòng)化學(xué)會(huì)、中國(guó)儀器儀表學(xué)會(huì)2004年西南三省一市自動(dòng)化與儀器儀表學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2004年

9 王志宏;王斌;;基于遺傳算法的非確定性目標(biāo)優(yōu)化[A];中國(guó)自動(dòng)化學(xué)會(huì)全國(guó)第九屆自動(dòng)化新技術(shù)學(xué)術(shù)交流會(huì)論文集[C];2004年

10 王曉東;劉全利;金吉凌;王偉;;基于序次優(yōu)化策略的改進(jìn)遺傳算法[A];第二十三屆中國(guó)控制會(huì)議論文集（下冊(cè)）[C];2004年

相關(guān)重要報(bào)紙文章 前2條

1 林京;《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法在水科學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用》將面市[N];中國(guó)水利報(bào);2002年

2 高雪娟;協(xié)同設(shè)計(jì)的平臺(tái)策略[N];中國(guó)計(jì)算機(jī)報(bào);2006年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 周輝仁;遞階遺傳算法理論及其應(yīng)用研究[D];天津大學(xué);2008年

2 郝國(guó)生;交互式遺傳算法中用戶的認(rèn)知規(guī)律及其應(yīng)用[D];中國(guó)礦業(yè)大學(xué);2009年

3 侯格賢;遺傳算法及其在跟蹤系統(tǒng)中的應(yīng)用研究[D];西安電子科技大學(xué);1998年

4 馬國(guó)田;遺傳算法及其在電磁工程中的應(yīng)用[D];西安電子科技大學(xué);1998年

5 唐文艷;結(jié)構(gòu)優(yōu)化中的遺傳算法研究和應(yīng)用[D];大連理工大學(xué);2002年

6 周激流;遺傳算法理論及其在水問(wèn)題中應(yīng)用的研究[D];四川大學(xué);2000年

7 劉冀成;基于改進(jìn)遺傳算法的生物電磁成像與磁場(chǎng)聚焦應(yīng)用研究[D];四川大學(xué);2005年

8 袁麗華;基于物種進(jìn)化的遺傳算法研究[D];南京航空航天大學(xué);2009年

9 李航;遺傳算法求解多模態(tài)優(yōu)化問(wèn)題的研究[D];天津大學(xué);2007年

10 石玉;提高實(shí)數(shù)遺傳算法數(shù)值優(yōu)化效率的研究[D];南京航空航天大學(xué);2002年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 谷克;遺傳算法在公路路線智能決策系統(tǒng)中的應(yīng)用研究[D];長(zhǎng)安大學(xué);2008年

2 李艷嬌;基于改進(jìn)遺傳算法的剛架結(jié)構(gòu)截面力學(xué)特性參數(shù)優(yōu)化的研究[D];吉林大學(xué);2009年

3 任巍;求解極小碰集的遺傳算法的研究與改進(jìn)[D];吉林大學(xué);2009年

4 王赫;混沌遺傳算法在模式識(shí)別中的應(yīng)用[D];東北電力大學(xué);2009年

5 于蕾蕾;雙種群遺傳算法的改進(jìn)及其應(yīng)用研究[D];合肥工業(yè)大學(xué);2009年

6 王婧;遺傳算法及其在聚類分析中的應(yīng)用[D];華中師范大學(xué);2009年

7 胡文斯;基于遺傳算法的車間作業(yè)調(diào)度問(wèn)題的研究[D];中國(guó)海洋大學(xué);2009年

8 吳明華;基于遺傳算法的養(yǎng)護(hù)機(jī)械生產(chǎn)車間作業(yè)調(diào)度問(wèn)題的研究[D];長(zhǎng)安大學(xué);2007年

9 尉鈺;基于改進(jìn)遺傳算法的橋梁模型動(dòng)力優(yōu)化[D];長(zhǎng)安大學(xué);2007年

10 王銀年;遺傳算法的研究與應(yīng)用[D];江南大學(xué);2009年

本文編號(hào)：2525513