本文關(guān)鍵詞：考慮氣象要素的光伏預(yù)測(cè)模型研究

  更多相關(guān)文章： 光伏預(yù)測(cè) 多元線性回歸 支持向量機(jī) 灰色理論 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

【摘要】：近年來(lái),光伏發(fā)電技術(shù)發(fā)展迅速,發(fā)電成本不斷下降,光伏并網(wǎng)容量逐漸增加。但是,由于光伏系統(tǒng)輸出功率受到多種氣象因素的影響,輸出功率具有不確定性和不穩(wěn)定性,光伏并網(wǎng)給整個(gè)電網(wǎng)的電能質(zhì)量和電網(wǎng)電力安全均帶來(lái)一定影響。優(yōu)化調(diào)度、安全運(yùn)行電力系統(tǒng)需要光伏電站能較為準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)光伏系統(tǒng)的日瞬時(shí)發(fā)電功率及日累計(jì)發(fā)電功率。選擇光伏預(yù)測(cè)模型作為研究?jī)?nèi)容,結(jié)合氣象數(shù)據(jù)作為輸入,具有一定的學(xué)術(shù)價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。本文首先探究影響光伏輸出功率的幾個(gè)氣象要素,通過(guò)歷史發(fā)電數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)直觀分析太陽(yáng)輻射強(qiáng)度、大氣溫度、相對(duì)濕度、風(fēng)況、天氣類型與光伏發(fā)電功率的關(guān)系。然后利用相關(guān)系數(shù)法對(duì)氣象要素與光伏輸出功率進(jìn)行相關(guān)性分析,定量得到各氣象要素對(duì)光伏輸出功率的影響權(quán)重,選取太陽(yáng)輻射強(qiáng)度、大氣溫度為主要?dú)庀笠?相對(duì)濕度為次要?dú)庀笠?為建立光伏預(yù)測(cè)模型提供理論與數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。本文先后闡述了多元線性回歸、支持向量回歸、灰度理論以及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本理論,對(duì)模型的各項(xiàng)參數(shù)以及模型的建立過(guò)程等內(nèi)容進(jìn)行了詳細(xì)地闡述與分析,在相關(guān)性分析的基礎(chǔ)上,綜合利用光伏系統(tǒng)輸出功率的歷史數(shù)據(jù)、氣象因子等影響因素作為數(shù)據(jù)輸入樣本,在Matlab環(huán)境下,基于四種算法分別建立了對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)模型。然后利用光伏電站歷史數(shù)據(jù)分別對(duì)四種預(yù)測(cè)模型進(jìn)行誤差分析,預(yù)測(cè)結(jié)果表明除了灰度理論,其余三種方法都能較為準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)光伏輸出功率,其中,支持向量回歸模型預(yù)測(cè)精度最高,穩(wěn)定性最好。最后,利用支持向量回歸方法,分別對(duì)晴天、多云、陰天、雨天氣象條件下的光伏輸出功率進(jìn)行預(yù)測(cè),將預(yù)測(cè)值與真實(shí)值進(jìn)行對(duì)比。結(jié)果表明,本論文所建立的模型具有較好的預(yù)測(cè)能力,能達(dá)到較高的預(yù)測(cè)精度。
【關(guān)鍵詞】：光伏預(yù)測(cè) 多元線性回歸 支持向量機(jī) 灰色理論 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TM615
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-15
• 1.1 課題研究背景及意義10-11
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-14
• 1.2.1 國(guó)內(nèi)外光伏發(fā)電發(fā)展現(xiàn)狀11-12
• 1.2.2 國(guó)內(nèi)外光伏發(fā)電預(yù)測(cè)模型研究現(xiàn)狀12-14
• 1.3 本論文研究?jī)?nèi)容14-15
• 第2章 光伏發(fā)電功率氣象影響要素分析15-25
• 2.1 影響光伏輸出功率的氣象要素分析15-23
• 2.1.1 太陽(yáng)輻照強(qiáng)度對(duì)光伏輸出功率的影響15-17
• 2.1.2 氣溫對(duì)光伏輸出功率的影響17-18
• 2.1.3 相對(duì)濕度對(duì)光伏輸出功率的影響18-19
• 2.1.4 風(fēng)況對(duì)光伏輸出功率的影響19-20
• 2.1.5 天氣類型對(duì)光伏輸出功率的影響20-23
• 2.2 氣象因子相關(guān)性分析23-24
• 2.3 本章小結(jié)24-25
• 第3章 考慮氣象要素的光伏功率預(yù)測(cè)基本理論25-39
• 3.1 多元線性回歸模型25-28
• 3.1.1 光伏電池模型輸出功率理論計(jì)算25-27
• 3.1.2 多元線性回歸模型27-28
• 3.2 支持向量回歸模型28-33
• 3.2.1 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)基本理論29-30
• 3.2.2 支持向量回歸原理30-31
• 3.2.3 SVR模型核函數(shù)的選擇31-32
• 3.2.4 SVR模型參數(shù)的選擇32-33
• 3.3 灰色模型33-35
• 3.3.1 灰色生成33
• 3.3.2 灰色模型GM(1,1)建立33-34
• 3.3.3 改進(jìn)的GM(1,1)殘差修正模型建立34-35
• 3.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型35-38
• 3.4.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)35-36
• 3.4.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理及算法36-37
• 3.4.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)訓(xùn)練過(guò)程37-38
• 3.5 本章小結(jié)38-39
• 第4章 光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)計(jì)算分析39-56
• 4.1 預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)預(yù)處理39-40
• 4.2 采用多元線性回歸模型進(jìn)行預(yù)測(cè)40-42
• 4.2.1 預(yù)測(cè)流程40
• 4.2.2 預(yù)測(cè)結(jié)果分析40-42
• 4.3 采用支持向量回歸模型進(jìn)行預(yù)測(cè)42-44
• 4.3.1 預(yù)測(cè)流程42
• 4.3.2 預(yù)測(cè)結(jié)果分析42-44
• 4.4 采用灰度理論模型進(jìn)行預(yù)測(cè)44-46
• 4.4.1 預(yù)測(cè)流程44-45
• 4.4.2 預(yù)測(cè)結(jié)果分析45-46
• 4.5 采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)46-48
• 4.5.1 預(yù)測(cè)流程46-47
• 4.5.2 預(yù)測(cè)結(jié)果分析47-48
• 4.6 四種預(yù)測(cè)模型的對(duì)比分析48-49
• 4.7 考慮日天氣類型的光伏預(yù)測(cè)分析49-55
• 4.7.1 晴天功率預(yù)測(cè)49-51
• 4.7.2 多云天氣功率預(yù)測(cè)51-52
• 4.7.3 陰天功率預(yù)測(cè)52-53
• 4.7.4 雨天功率預(yù)測(cè)53-55
• 4.8 本章小結(jié)55-56
• 結(jié)論56-57
• 參考文獻(xiàn)57-60
• 攻讀碩士學(xué)位期間所發(fā)表的學(xué)術(shù)論文60-61
• 致謝61

【參考文獻(xiàn)】

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中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

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本文編號(hào)：982568