發(fā)布時間：2018-01-26 16:46

  本文關鍵詞： 光伏發(fā)電系統(tǒng) 功率預測 BP神經網絡 小波神經網絡 回聲狀態(tài)網絡 經驗模態(tài)分解　出處：《華北電力大學》2014年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：隨著能源危機和環(huán)境保護形勢日趨嚴峻，光伏發(fā)電憑借太陽能清潔、環(huán)保、可再生等優(yōu)點備受各國重視。近年來，在政策的推動下，光伏發(fā)電產業(yè)得到快速發(fā)展，光伏電站容量在電力系統(tǒng)電源中所占比例逐漸增加。但是，，由于光伏發(fā)電系統(tǒng)發(fā)電功率受多種因素影響，其輸出具有明顯的周期性、波動性和隨機性，使得其并網運行后相對于電力系統(tǒng)是一個不可控源，當光伏電站的規(guī)模較大時勢必將對電網的安全穩(wěn)定運行造成影響。因此對光伏發(fā)電系統(tǒng)的發(fā)電功率預測進行研究具有重大的理論和現實意義。 本文首先闡述光伏電池的工作原理及光伏發(fā)電系統(tǒng)的分類，詳細介紹并網光伏發(fā)電系統(tǒng)的組成，給出華北電力大學新能源國家重點實驗室的光伏發(fā)電系統(tǒng)基本結構和相關參數。然后分析光伏發(fā)電系統(tǒng)的發(fā)電特性，選取輻照強度、環(huán)境溫度、光板溫度、環(huán)境相對濕度作為影響光伏發(fā)電系統(tǒng)發(fā)電功率的主要因素，為建立發(fā)電功率預測模型提供理論支撐。 人工神經網絡作為一種廣泛使用的數學工具，在光伏發(fā)電功率預測方面應用普遍。本文先后闡述了BP神經網絡、小波神經網絡、回聲狀態(tài)網絡及基于經驗模態(tài)分解-回聲狀態(tài)網絡的基本原理，并建立了4種相應的光伏發(fā)電功率預測模型。 最后，采用華北電力大學新能源電力系統(tǒng)國家重點實驗室的實測數據對4種預測模型分別進行實驗驗證。預測結果表明所建立的4種預測模型均能較準確的進行預測，其中基于經驗模態(tài)分解和回聲狀態(tài)網絡的組合預測模型，由于結合了兩種算法的優(yōu)點，預測精度更高、穩(wěn)定性能更好。
[Abstract]:With the energy crisis and the increasingly serious environmental protection situation, photovoltaic power generation with the advantages of solar cleanliness, environmental protection, renewable and so on, has been attached great importance to. In recent years, under the promotion of policies. With the rapid development of photovoltaic power generation industry, the capacity of photovoltaic power plants in the power system has gradually increased. However, the power generation of photovoltaic power system is affected by many factors. Its output has obvious periodicity, volatility and randomness, which makes it is an uncontrollable source relative to the power system after grid-connected operation. When the scale of photovoltaic power station is large, it will inevitably affect the safe and stable operation of power grid. Therefore, it is of great theoretical and practical significance to study the generation power prediction of photovoltaic power generation system. This paper first describes the working principle of photovoltaic cells and the classification of photovoltaic power generation system, and introduces the composition of grid-connected photovoltaic power generation system in detail. The basic structure and related parameters of photovoltaic power generation system in the State key Laboratory of New Energy of North China University of Electric Power are given. Then, the characteristics of photovoltaic power generation system are analyzed, and the radiation intensity, ambient temperature and plate temperature are selected. Environmental relative humidity (RH) is the main factor affecting the generation power of photovoltaic power system, which provides theoretical support for the establishment of generation power prediction model. As a widely used mathematical tool, artificial neural network is widely used in photovoltaic power prediction. In this paper, BP neural network and wavelet neural network have been expounded. The basic principles of echo state network and empirical mode decomposition-echo state network are presented, and four corresponding photovoltaic power prediction models are established. Finally. The four prediction models are verified by the measured data from the State key Laboratory of New Energy Power system of North China University of Electric Power. The prediction results show that the four prediction models can be accurately predicted. The combined prediction model based on empirical mode decomposition (EMD) and echo state network is more accurate and stable because of combining the advantages of the two algorithms.
【學位授予單位】：華北電力大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TM615

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本文編號：1466106