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时间:2020-03-27
《太阳能光伏并网系统发电量预测方法.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第29卷第1期北京建筑工程学院学报Vol_29No.12013年3月JournalofBeijingUniversityofCivilEngineeringandArchitectureMar.2013文章编号:1004—6011(2013)O1—0064—06太阳能光伏并网系统发电量预测方法王少义,李英姿,王泽峰(北京建筑工程学院电气与信息工程学院,北京100044)摘要:光伏发电受天文、气象、环境及自身组件特性的影响,发电功率的变化具有周期性和不确定性.并网光伏发电系统发电量的准确预测,可减小光电功率对电力系统安全、可靠运行的不良影响.国内外
2、现有光伏发电量预测模型包括原理预测模型、统计预测模型、智能预测模型和基于不确定理论的预测模型等.通过分析太阳能光伏发电量预测研究状况和太阳能总辐射量预测的一般方法,总结了光伏发电量预测的现有预测模型的优缺点和适用范围,并对不同方法相互结合的组合预测法进行了展望.关键词:光伏发电预测;统计预测;智能预测;不确定预测中图分类号:TM615文献标志码:AOverviewonForecastMethodsofGrid-ConnectedPVPowerSystemWangShaoyi,LiYingzi,WangZefeng(SchoolofElectric
3、ityandInformationEngineering,BUCEABeijing100044)Abstract:Influencedbyastronomy,meteorology,environmentandpackagecharacteristic,thephotovohaic(PV)powergenerationisofperiodicityanduncertainty.Ingrid—connectedPVpowersystem,theaccurategenerationforecastcanreducetheharmfuleffectso
4、fsystemsecurityandreliability.Thepublishedmethodsathomeandabroadincludetheprinciplemodel,statisticalmodel,intelligentmodelanduncertaintytheorymode1.Inthispaper,areviewonforecastmethodsofgrid—connectedPVpowersystemispresented.Itsummarizesseveralmethodsofsolarradiationforecasta
5、ndanalyzestheirsuperioritiesandlimitations.Thecombinationforecastmethodisprospected.Keywords:PVpowerforecast;statisticalforecast;intelligentforecast;uncertaintytheoryforecast太阳能资源属于能量密度低、稳定性差、调节能光伏发电规划、电网调度、电力负荷分配,实现电网力差的能源,随气象因素变化及地域的影响较大,具中分布式电源的最优配置.有不确定性.当并网光伏系统容量增加时,这种周负
6、荷预测技术经过几十年的发展,随着数学统期性和随机性的输出功率将会对电网产生冲击,并计理论、人工智能等技术的相继引入,各种各样的预网发电后会对电网安全、稳定、经济运行以及电网的测方法相继被提出,现有的预测方法多达十几种.供电质量造成一定的影响.光伏发电量预测技术是随近几年的分布式电源技术基于光伏发电系统的不连续性、不确定性和周的发展而形成的一个研究热点.根据数学模型的不期性,以及光伏系统的出力与其影响因子之间的非同,光伏发电量预测方法大致可以包括原理预测线性关系,太阳能光伏发电量的准确预测将有利于法卜、统计预测法、智能预测收稿日期:2012—11—
7、20作者简介:王少义(1988一),男,硕士研究生,研究方向:控制理论与控制工程第1期王少义等:太阳能光伏并网系统发电量预测方法65法”和不确定理论预测测结果有较大误差,经过模式输出统计模型u法。。·等.(ModelOutputStaticsties,MOS)的订正后才能用于预测.1光伏发电量预测的过程表1太阳辐射预报方法光伏发电量预测需要收集系统安装处的历史数据,建立科学、准确的预测模型,采用有效的算法,以历史数据为基础,进行仔细研究,总结经验,不断修正模型和算法,力求得到真正反映发电量变化规律.光伏发电量预测的基本过程如图1所示.数值天气预报
8、预测结果观观观测测测点点点12n其他天气历史光伏发电数据因2光伏发电量预测的基本方法素预选择相似日历史数据报作为训I练样本2.1原理预测
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