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时间:2018-07-06
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1、次f?I灵摩TIANJINUNIVERSITY中国第—所现代大学FOUNDEDIN『895全曰制工程硕士学位论文控制工程:领域春晓作者姓名:蒋指导教师:m授褚以仁企业导师:天津大学研究生院2016年11月基于雾霾参数数据挖掘的光伏并网发电功率预测PVPowerGenerationForecastBasedonDataMininofHazeParametersg工程领域:控制工程作者姓名:蒋春晓指导教师:程泽教授企业导师:褚以仁天津大学电气
2、与自动化工程学院二零一六年十一月独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的,论文研宄成果,除了文中特别加以标注和致谢之处外中不包含其他人已经发表,含为获得天津大学或其他教育机构的学位或证或撰写过的研究成果.也不包一书而使用过的材料。与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。签字日期I:年/月日学位论文作者签名:1学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解天津大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权天津大学可以将学位论文的全部或部分内容
3、编入有关数据库进行检、、。索*并采用影印缩印或扫描等复制手段保存汇编以供査阅和借阅同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。(保密的学位论文在解密后适用本授权说明)导师签名:学位论文作者签名:(秘,?签字日期年/月日签字日期:&年"月日^y摘要随着煤、石油、天然气等常规不可再生能源储量的日益衰减,各个国家和地区都在不断调整自己的能源消费结构。相较于不可再生能源在使用过程中所带来一的污染日益严重等问题,太阳能作为种开发便利、安全并且无污染的可再生能源越来越受到人们的关注,所以光伏发电越来越受到
4、了广泛的应用与关注,但光伏发电量受大气环境中辐照度、温度、湿度、气压等诸多因素的影响,具有明显的不稳定性、多变性、间歇性和随机性等特征,影响电网系统的可靠性和稳定性,提高了电网经济运行成本,容易造成巨大的经济损失。如何安全稳定地利用太阳能已成为光伏发电研究的重中之重,因此光伏并网发电功率预测课题的研究在太阳能应用领域具有非常重要的价值。一常见的光伏发电预测方法都是采用基于多维气象变量的单模型,并且是以多维的气象数据直接作为模型的输入变量的模式进行预测的,因此传统的预测方法存在严重的过拟合导致精度不佳ewise。
5、本文是在综合了逐步选择法(stpselection)、混合高斯模型(GMM)聚类和径向基函数(radicalbasisfunction,RBF一)神经网络以及模糊数学等方法的基础之上提出了种针对雾霾天气的光伏发电功率预测方法.5。首先基于逐步选择方法对与雾霾相关的AQI和PM2等参数进行变量之间耦合研究,剔除耦合度较高的数据变量,利用高斯混合模型对不同天气类型进行聚类,在不同的日类型基础上分别建立神经网络模型,最后利用模糊数学的方法选择适当的日类型模型进行预测。本文基于2012年下半年到2015年10月份的天津大学26
6、楼光伏智能电网的功率数据及当地相应气象数据分时进行光伏发电预测。仿真结果表明,与传统预测方法相比,本文所提出的方法模型输入变量少、拟合度高、雾霾影响参数对发电量显著度高、预测精度更高,关键词:天气聚类,RBF,模糊推理,光伏发电短期预测IABSTRACTeobalenercrisisandtheincreasnlseriousenvironmentalWiththglgyigypollution,developmentandutilizationofnewenergysources
7、hasbecomeanurgentm5problemofourties.Asarenewableenergy,solarenergydoesntneedconsumeany’resourcesoftheearthanddoesntcauseollutionsotePVreceivedwesreap,hidpdattentionandapplication.However,theoutputofphotovoltaicpowergenerationhasnue
8、ncedsoarrratandotherweathercondtonseoututsiflbylidiance,hu
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